Юридические пайплайны
Приём файлов из рабочего чата, раскладка по проектам и отдельный анализ по критериям — с цитатами и проверкой неоднозначных случаев.
Юридические документы: от входящих файлов к проверяемому разбору
Кейс «Кожаных мешков». Для юридической команды собрали приём и раскладку документов по проектам, а также отдельный анализ по заданным критериям — с цитатами и вопросами для специалиста.
Задача
Документы по объектам и проектам приходят в рабочий чат. Их нужно сохранить в нужном месте, связать с проектом, прочитать и найти факты, важные для дальнейшего решения. Неоднозначное название или неполный комплект документов не должны приводить к незаметной ошибке.
Что хотели получить
Сотрудник отправляет файлы привычным способом и получает понятный статус: куда они попали и требуется ли его участие. При анализе подготовленного комплекта — видеть подтверждения по заданным критериям, пробелы в данных и список того, что нужно проверить дополнительно.
Как решали
Работу разделили на два контура. Первый принимает файлы из Telegram, ищет подходящий проект в хранилище и передаёт неоднозначные случаи оператору. Второй извлекает текст из документов, собирает материалы объекта и последовательно проверяет их по описанным критериям. Промпты и сами критерии вынесли в отдельные файлы.
Как работали с нейросетью
Модель сначала определяет, какие сведения нужны для проверки критерия, затем отделяет найденные подтверждения от недостающих данных. В инструкциях потребовали цитаты из документов, пометку уверенности и вопросы для проверки человеком. Поиск недостающей информации включается отдельно. Выводы модели не выдаются за готовое юридическое заключение.
Как встроили в работу
Приём подключили к рабочей Telegram-группе и существующему файловому хранилищу. Сначала используем текст сообщения и имена файлов; OCR подключаем, когда этих сведений недостаточно. Статус отправляем оператору отдельно. Если проект нельзя определить уверенно, предлагаем ручной выбор. Анализ подготовленных материалов сохраняет отдельные отчёты по критериям.
Что получилось
Собрали приём документов с привязкой к проектам и отдельный инструмент анализа: подтверждения с цитатами, недостающие сведения и дальнейшие проверки. В первом этапе создание записей в системе управления проектами оставили за рамками автоматизации. Специалист сохраняет контроль над неоднозначными случаями и окончательным решением.
Telegram · LLM API · OCR · Python · Mastra · Файловое хранилище