最近一篇文章强调了基础检索增强生成（RAG）在应用于复杂的法律文件时，尤其是在并购尽职调查中，所存在的不足。标准的 RAG 方法依赖于任意的 token 分块，可能会在不引起注意的情况下遗漏关键条款，例如 1400 万美元的赔偿例外条款。这种情况的发生是因为法律文件通常被视为有向无环图（DAG），而不是线性文本，这会导致边界截断，在大型语言模型（LLM）处理之前就切断了重要的上下文。作者提出，为法律应用构建具有零丢弃抽象语法树（AST）依赖图的 RAG 管道，以确保确定性和完整的文档提取。 AI
影响 强调了 RAG 在复杂文档分析中存在的关键架构性故障，为可靠的法律人工智能应用带来了新的方法。
排序理由 文章讨论了当前一种人工智能技术（RAG）的局限性，并为特定领域（法律文件）提出了一种新的架构方法。
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