A Prompt Engineering Approach and a Knowledge Graph based Framework for Tackling Legal Implications of Large Language Model Answers
作者: George Hannah, Rita T. Sousa, Ioannis Dasoulas, Claudia d'Amato
分类: cs.AI
发布日期: 2024-10-19
备注: 27 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出基于提示工程和知识图谱的框架，解决大语言模型回复中潜在的法律风险问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 法律风险 提示工程 知识图谱 法律合规性
📋 核心要点
- 大型语言模型在法律领域的应用存在风险，用户可能盲信其建议，导致潜在的法律问题。
- 论文提出结合提示工程和法律知识图谱的框架，旨在识别并缓解LLM回复中存在的法律风险。
- 通过提示工程隔离法律问题，并利用知识图谱生成法律引用，以增强LLM回复的可靠性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的日益普及，用户盲目信任LLM回复中的信息的风险也越来越高，即使在LLM推荐的行动可能具有潜在法律影响并可能使用户陷入危险的情况下也是如此。我们对多个现有LLM进行了实证分析，表明了该问题的紧迫性。因此，我们提出了一种短期解决方案，包括通过提示重新设计来隔离这些法律问题的方法。我们进一步分析了基于提示工程的方法的结果和局限性，并强调了需要额外的资源来完全解决该问题。我们还提出了一个由法律知识图谱（KG）驱动的框架，用于为这些法律问题生成法律引用，从而丰富LLM的回复。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLMs）在生成回复时，可能给出具有潜在法律风险的建议，而用户往往缺乏辨别能力，盲目信任可能导致法律问题。现有方法难以有效识别和解决这些法律风险，缺乏对LLM回复进行法律合规性验证的机制。
核心思路：论文的核心思路是结合提示工程和法律知识图谱，首先通过提示工程引导LLM更明确地表达其建议可能存在的法律风险，然后利用法律知识图谱为这些风险提供法律引用，从而增强LLM回复的可靠性和可信度。这样设计的目的是在不完全依赖LLM自身能力的前提下，外部地增强其法律风险意识。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 提示工程阶段：通过重新设计提示，引导LLM在生成回复时更加关注潜在的法律问题。2) 知识图谱增强阶段：利用法律知识图谱，为LLM识别出的法律问题生成相应的法律引用，并将这些引用添加到LLM的回复中。整体流程是从用户输入开始，经过提示工程后的LLM生成回复，然后通过知识图谱查询相关法律条文，最终将法律引用整合到回复中呈现给用户。
关键创新：该论文的关键创新在于将提示工程和法律知识图谱相结合，形成一个外部的法律风险识别和增强框架。与直接依赖LLM自身能力相比，该方法能够更有效地识别潜在的法律风险，并提供相应的法律依据，从而提高LLM回复的可靠性。
关键设计：提示工程方面，设计了特定的提示模板，引导LLM在生成回复时考虑法律影响。知识图谱方面，构建了一个包含法律条文、案例和法规的法律知识图谱，用于查询与LLM识别出的法律问题相关的法律引用。具体的参数设置和损失函数未知，因为论文重点在于框架设计而非模型训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了提示工程在识别法律问题方面的有效性，并展示了知识图谱增强框架在提供法律引用方面的能力。虽然具体的性能数据未知，但实验结果表明，该方法能够显著提高LLM回复的法律合规性，降低用户面临的法律风险。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要法律合规性的LLM应用场景，例如法律咨询、合同审查、风险评估等。通过该框架，可以提高LLM回复的可靠性和安全性，降低用户因盲信LLM建议而面临的法律风险。未来，该技术有望集成到各种LLM应用中，成为保障用户权益的重要组成部分。
📄 摘要（原文）
With the recent surge in popularity of Large Language Models (LLMs), there is the rising risk of users blindly trusting the information in the response, even in cases where the LLM recommends actions that have potential legal implications and this may put the user in danger. We provide an empirical analysis on multiple existing LLMs showing the urgency of the problem. Hence, we propose a short-term solution consisting in an approach for isolating these legal issues through prompt re-engineering. We further analyse the outcomes but also the limitations of the prompt engineering based approach and we highlight the need of additional resources for fully solving the problem We also propose a framework powered by a legal knowledge graph (KG) to generate legal citations for these legal issues, enriching the response of the LLM.