Asistent de research juridic
Folosește embeddings și chat pentru research intern in arhiva de spete, cu chei separate și log audit.
Raspuns scurt
Router by MP poate alimenta un asistent intern de research care indexeaza arhiva firmei și raspunde cu citate, fără a inlocui analiza juristului.
Problema concreta
Firmele de avocatura au arhive mari de spete și memo-uri interne. Cautarea full-text ratează context, iar timpul pierdut pe research neproductiv este urias.
Cum o rezolva Router by MP
Indexezi arhiva interna in vector store, conectezi chatul cu retrieval, intorci raspuns cu citate explicite din documente sursa. Cheia 'research' are buget și trace.
Fluxuri uzuale
- Indexare arhiva in batch cu embeddings.
- Chat cu retrieval-augmented generation (RAG).
- Raspuns cu citate clickable spre sursa.
- Audit cereri lunar pentru calitate.
Modele recomandate
text-embedding-3-largetext-embedding-3-smallgpt-5.4-mini
Disponibilitatea reala se verifica live in /models.
| Control | De ce conteaza |
|---|---|
| Citate | Toate raspunsurile arată sursa documentara. |
| Acces controlat | Cheia 'research' nu vede modelele de imagine sau realtime. |
| Buget previzibil | Embedding initial este one-shot; chat rulez doar pe cereri. |
Reguli si limite
- Halucinari. Cere modelului sa raspunda 'nu știu' dacă nu are sursa.
- Confidentialitate. Storage embeddings ramane in infra ta sau a unui provider DPA-compliant.
- Mentenanta. Re-index lunar pentru documente noi.
Integrare rapida
Foloseste endpointul https://api.megapromoting.com/v1, trimite cheia caAuthorization: Bearer <router_api_key> si verifica pagina/modelsinainte de productie.