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对包含敏感信息的文档进行摘要
北达科他州立法委员会需要自动化对在审立法进行耗时的手动摘要工作,每届会议需要数百小时。由于保密性,安全性和数据控制至关重要。IT团队使用Llama 3.2 1B Instruct构建了一个安全的、100%本地部署的摘要工具。该应用采用检索增强生成(RAG)工作流来摄取立法草案,并为每项法案生成三份摘要供审查。
摘要一份法案草案不到6分钟
未披露
摘要一份较小的法案不到5秒
未披露
每份法案摘要估计节省15%-25%的时间
未披露
01
业务背景
北达科他州立法委员会需要自动化对在审立法进行耗时的手动摘要工作,每届会议需要数百小时。由于保密性,安全性和数据控制至关重要。IT团队使用Llama 3.2 1B Instruct构建了一个安全的、100%本地部署的摘要工具。该应用采用检索增强生成(RAG)工作流来摄取立法草案,并为每项法案生成三份摘要供审查。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
摘要一份法案草案不到6分钟:
摘要一份较小的法案不到5秒:
每份法案摘要估计节省15%-25%的时间:
每届立法会议估计节省25个法律团队工时:
解决方案100%本地部署在安全的本地硬件上:
减少解决方案的内存和计算占用,可在更便宜的硬件上运行:
05
风险与边界
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信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。