ELLA: Empowering LLMs for Interpretable, Accurate and Informative Legal Advice
作者: Yutong Hu, Kangcheng Luo, Yansong Feng
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-13
💡 一句话要点
ELLA：增强LLM在法律咨询中的可解释性、准确性和信息量
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律咨询 大语言模型 可解释性 用户交互 法律检索
📋 核心要点
- 现有法律LLM在提供法律咨询时，可能给出不准确或缺乏依据的建议，这是核心问题。
- ELLA通过可视化法律条文与LLM响应的相关性，并允许用户交互选择法律条文，提升LLM的准确性。
- 用户研究表明，ELLA能够提升用户对LLM建议的理解，并提高LLM响应的准确性。
📝 摘要（中文）
法律大语言模型（LLM）结合法律条文检索组件在法律咨询方面表现出色，但仍存在建议不正确或无根据的情况。为了缓解这些问题，我们提出了ELLA，一个用于增强LLM在法律咨询中可解释性、准确性和信息量的工具。ELLA通过计算法律条文与LLM响应之间的相似性，直观地展示它们之间的相关性，为用户提供响应的法律依据。此外，ELLA根据用户的查询检索相关法律条文并展示给用户。用户可以交互式地选择法律条文，供LLM生成更准确的响应。ELLA还检索相关的法律案例供用户参考。用户研究表明，展示响应的法律依据有助于用户更好地理解。当用户介入为LLM选择法律条文时，LLM响应的准确性也会提高。提供相关的法律案例也有助于个人获得全面的信息。
🔬 方法详解
问题定义：现有法律LLM在法律咨询中，虽然能够检索法律条文，但其给出的建议有时缺乏明确的法律依据，用户难以判断建议的合理性。此外，LLM的建议准确性仍有提升空间，用户难以主动干预LLM的决策过程。
核心思路：ELLA的核心思路是增强LLM输出的可解释性，并引入用户交互，从而提高LLM法律咨询的准确性和信息量。通过展示LLM响应与相关法律条文的关联，使用户能够理解LLM的推理过程。同时，允许用户选择法律条文，引导LLM生成更准确的响应。
技术框架：ELLA主要包含以下几个模块：1) 法律条文检索模块：根据用户查询，检索相关的法律条文。2) 相似度计算模块：计算LLM响应与法律条文之间的相似度，用于展示二者之间的关联。3) 用户交互模块：允许用户选择法律条文，并将其作为LLM的输入，生成新的响应。4) 法律案例检索模块：检索与用户查询相关的法律案例，供用户参考。整体流程是，用户输入查询，系统检索法律条文和案例，LLM生成初步响应，系统计算响应与法律条文的相似度并展示，用户可以选择法律条文，LLM基于用户选择生成最终响应。
关键创新：ELLA的关键创新在于将可解释性与用户交互融入到法律LLM的应用中。与传统的法律LLM相比，ELLA不仅提供法律咨询，还提供了法律依据的可视化展示，并允许用户主动参与到LLM的决策过程中。这种设计增强了用户对LLM的信任感，并提高了LLM的准确性。
关键设计：相似度计算模块可能使用余弦相似度或基于Transformer的语义相似度模型。用户交互模块的设计需要考虑用户体验，例如，提供清晰的法律条文摘要，并允许用户方便地选择和取消选择。LLM的输入需要包含用户选择的法律条文，以及原始的用户查询。具体参数设置和损失函数等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，展示法律依据能够帮助用户更好地理解LLM的响应。当用户参与选择法律条文时，LLM响应的准确性得到提高。提供相关的法律案例有助于用户获取更全面的信息。具体的性能数据未知。
🎯 应用场景
ELLA可应用于在线法律咨询平台，为用户提供更准确、可信赖的法律建议。律师可以使用ELLA辅助案件分析，快速找到相关法律条文和案例。法律学生可以使用ELLA学习法律知识，理解法律条文的应用。该研究有助于推动法律人工智能的发展，提高法律服务的效率和质量。
📄 摘要（原文）
Despite remarkable performance in legal consultation exhibited by legal Large Language Models(LLMs) combined with legal article retrieval components, there are still cases when the advice given is incorrect or baseless. To alleviate these problems, we propose {\bf ELLA}, a tool for {\bf E}mpowering {\bf L}LMs for interpretable, accurate, and informative {\bf L}egal {\bf A}dvice. ELLA visually presents the correlation between legal articles and LLM's response by calculating their similarities, providing users with an intuitive legal basis for the responses. Besides, based on the users' queries, ELLA retrieves relevant legal articles and displays them to users. Users can interactively select legal articles for LLM to generate more accurate responses. ELLA also retrieves relevant legal cases for user reference. Our user study shows that presenting the legal basis for the response helps users understand better. The accuracy of LLM's responses also improves when users intervene in selecting legal articles for LLM. Providing relevant legal cases also aids individuals in obtaining comprehensive information.