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Motore di Ricerca Semantico per Documenti

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In questa pagina
    Anno di realizzazione
    2022
    Industria
    Servizi Professionali

    Studio legale di rilievo internazionale, specializzato in consulenza legale e servizi giuridici per aziende, istituzioni e privati.

    Artea ha sviluppato un motore di ricerca semantico avanzato per uno studio legale internazionale, in grado di indicizzare centinaia di migliaia di documenti giuridici. La soluzione combina tecnologie di indicizzazione automatizzata, strumenti basati su LLM per l’analisi dei contenuti e il motore di ricerca open source Apache Solr, garantendo ricerche rapide, precise e pertinenti all’interno di una knowledge base sempre aggiornata.

    Approccio e metodologia

    Il progetto ha previsto lo sviluppo di un motore di ricerca semantico avanzato per uno studio legale internazionale, in grado di gestire e indicizzare centinaia di migliaia di documenti giuridici. La soluzione si basa su un framework di indicizzazione con processi automatizzati, che garantisce il costante aggiornamento della knowledge base e la disponibilità immediata delle informazioni.Per ottimizzare l’analisi dei contenuti, il sistema integra un LLM (Large Language Model) che automatizza i task di interpretazione e classificazione dei documenti, migliorando la precisione e la velocità delle ricerche. L’indicizzazione è affidata a Apache Solr, motore open source noto per la rapidità e l’affidabilità nella gestione di grandi volumi di dati. Grazie a questo approccio, lo studio legale può reperire rapidamente informazioni pertinenti, ridurre i tempi di ricerca e supportare in modo più efficace consulenze e decisioni strategiche, aumentando l’efficienza operativa e la qualità del servizio offerto ai clienti.

    Abbiamo sviluppato una soluzione basata su un framework di indicizzazione con gestione automatizzata dei processi per mantenere la knowledge base sempre aggiornata. Il sistema utilizza un LLM per automatizzare i task di analisi sui documenti e Apache Solr, un motore di ricerca Open Source, per un’indicizzazione veloce e precisa.

    Personale coinvolto nel progetto
    3 Specialisti
    Tempo di realizzazione
    4 Mesi
    Tecnologie utilizzate
    • BERT
    • OpenAI
    • Solr
    500
    Numero documenti indicizzati
    50
    ms
    Tempo di risposta medio
    70
    %
    Precisione

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