Kako napraviti AI bota za analizu ugovora [Step-by-Step]
Prestanite bacati novac na ‘Enterprise’ legalne alate
Prestanite kupovati ‘all-in-one’ AI rješenja za analizu ugovora koja koštaju 500 dolara mjesečno. To je marketinška laž upakovana u lijep interfejs. Ako znate koristiti terminal i imate osnovnu logiku, možete sklopiti vlastitog bota koji radi brže, privatnije i besplatno. Vaš ugovor nije samo tekst; to je set logičkih zamki. Većina ljudi misli da im treba tim inženjera, ali istina je da vam treba samo Python, par API ključeva i sposobnost da ne odustanete kada prvi put dobijete ‘Error 401’. U narednih 15 minuta, pokazat ću vam kako da preskočite posrednike i napravite alat koji zapravo razumije klauzule, a ne samo da ih prepisuje.
Alatnica: Šta ti zapravo treba (osim kofe kofeina)
Zaboravite na fensi softvere. Za ovaj projekt u garaži digitalnog svijeta treba vam: Python 3.10+, LangChain biblioteka za uvezivanje logike, i lokalni model poput Llama 3 ako ne želite da vaši podaci napuštaju vaš disk. Ako ste lijeni, koristite OpenAI API, ali budite spremni na trošak od par centi po ugovoru. Najbitniji alat ovdje nije kod, već način na koji ćete ‘nahraniti’ bota podacima. PDF dokumenti su gnjecavi i neuredni; morat ćete ih ‘očistiti’ prije nego ih AI dotakne. Osjetit ćete onaj specifičan miris pregrijanog procesora dok vaš laptop bude pokušavao da vektorski mapira 50 stranica sitnog tiska.
CRVENA ZONA: SIGURNOST PODATAKA
UPOZORENJE: Nikada, ali nikada ne šaljite ugovore sa ličnim podacima klijenta na javne API-je bez anonimizacije. Ako vaš bot ‘iscuri’ podatke na server u Kaliforniji, kršite GDPR pravila o čuvanju podataka. Koristite lokalni model (Ollama) ako radite sa osjetljivim pravnim materijalom. 120v struje vas može ubiti, ali tužba zbog povrede privatnosti će vam uništiti karijeru.
Fizika NLP-a: Zašto vaš bot vidi brojeve, a ne slova
Kratka digresija u nauku o materijalima: NLP logika funkcioniše tako što svaku riječ pretvara u vektor – niz brojeva u višedimenzionalnom prostoru. Kada bot ‘čita’ klauzulu o višoj sili, on zapravo traži matematičku blizinu između vašeg upita i teksta ugovora. To se zove ‘Cosine Similarity’. Ako loše podesite ‘chunking’ (cijepanje teksta), bot će izgubiti kontekst. To je kao da pokušavate spojiti dvije daske ljepilom koje se prebrzo suši; spoj će biti krt i beskoristan. Morate podesiti preklapanje (overlap) od bar 15% između pasusa kako bi bot zadržao nit razgovora.
Anatomija jednog ‘Screw-Upa’: Zašto botovi haluciniraju
Najveća greška koju ćete napraviti je preveliko povjerenje. AI je kao pripravnik koji je popio previše piva – zvuči samouvjereno čak i kad griješi. Ako mu date ugovor bez jasnih uputa, on će ‘izmisliti’ datume isteka. To se dešava jer LLM modeli predviđaju sljedeći token, a ne istinu. Da biste to spriječili, morate implementirati ‘Human-in-the-loop’ sistem. Uvijek koristite AI sa humanim nadzorom. Jednom sam ostavio bota da sam analizira aneks ugovora o zakupu i on je ‘zaključio’ da je najamnina besplatna jer nije prepoznao negaciju u rečenici. Srećom, provjerio sam kod prije slanja.
Da li mi stvarno treba programerska diploma?
Ne. Treba vam upornost. Većinu koda možete generisati koristeći ChatGPT, ali ga morate znati ‘zakrpiti’. Razmišljajte o kodu kao o vodovodnim cijevima; bitno je da nigdje ne curi (memory leak) i da je pritisak (brzina odziva) konstantan. Ako koristite Make.com i Google Sheets, možete napraviti MVP verziju bez ijedne linije koda za manje od sat vremena.
Stvarni trošak: Scrapper vs. Buyer
Izgradnja ovog bota koštat će vas oko 0 KM ako koristite ‘open source’ modele i svoj stari hardver. Ako idete na ‘cloud’ rješenja, pazite na račune. Optimizacija AI troškova je ključna – nemojte koristiti najskuplji model (GPT-4o) za prosto čitanje imena firmi. Koristite ‘manje’ modele za trijažu, a ‘tešku artiljeriju’ samo za komplikovane pravne interpretacije. Na kraju dana, vaš DIY bot neće imati fensi logo, ali će raditi tačno ono što mu kažete, bez skrivenih pretplata i nepotrebnih funkcija koje nikad nećete otvoriti.