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利用AI解决方案实现印度司法系统现代化
印度国家信息中心（NIC）正在利用NVIDIA技术通过AI驱动的解决方案实现印度司法系统的现代化。他们使用NVIDIA Riva开发了法庭程序转录和翻译工具，并利用NVIDIA NeMo、TensorRT和Triton在NVIDIA DGX系统上构建了基于检索增强生成（RAG）的司法搜索助手。这些解决方案提高了印度多种语言环境下司法服务的可及性、效率和透明度。
提升可及性与包容性
法律程序经过数字化和翻译，增强了包容性。
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提高数字化准确率与成本节约
通过自动语音识别自动化转录流程，法院显著缩短翻译时间、减少错误并提升效率。
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强化法律研究与加速案件解决
利用 RAG 解决方案加速法律研究，从而更快实现司法裁判。
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01
业务背景
印度国家信息中心（NIC）正在利用NVIDIA技术通过AI驱动的解决方案实现印度司法系统的现代化。他们使用NVIDIA Riva开发了法庭程序转录和翻译工具，并利用NVIDIA NeMo、TensorRT和Triton在NVIDIA DGX系统上构建了基于检索增强生成（RAG）的司法搜索助手。这些解决方案提高了印度多种语言环境下司法服务的可及性、效率和透明度。
02
遇到的问题
印度司法系统面临案件积压严重、语言多样性带来的司法服务可及性差和效率低下的挑战。每天高等法院列出近5万起案件，地区法院超过100万起，人工处理耗时且易出错，同时需要支持22种官方语言的司法服务。
03
AI 解决方案
针对转录翻译，NIC 基于 NVIDIA Riva 开发了流式自动语音识别服务，先用 NVIDIA NeMo 框架训练印度语言 ASR 模型，再在 GPU 上通过 Riva 部署推理，支持英语和 7 种印度语言的实时转写；神经机器翻译服务覆盖全部 22 种印度语言，并通过 Triton 推理服务器部署。针对司法检索，NIC 构建了基于检索增强生成（RAG）的司法搜索助手：将最高法院判决书通过 NVIDIA NeMo Embedding 微服务转化为向量并存入 GPU 加速的向量数据库；查询时利用 NeMo Retriever 微服务检索相关片段，经 NeMo Reranking 微服务重排序后，输入经 TensorRT-LLM 优化并由 LLM NIM 部署的大语言模型，生成包含关键信息和关联判决文书的自然语言回答，整体方案运行在 DGX A100 上并使用 NVIDIA AI Enterprise 软件。此外还开发了摘要生成功能。
04
实施结果
提升可及性与包容性：法律程序经过数字化和翻译，增强了包容性。
提高数字化准确率与成本节约：通过自动语音识别自动化转录流程，法院显著缩短翻译时间、减少错误并提升效率。
强化法律研究与加速案件解决：利用 RAG 解决方案加速法律研究，从而更快实现司法裁判。
05
风险与边界
未披露
““NVIDIA's ecosystem provides a robust foundation for building high-performance AI applications. The comprehensive suite of software frameworks coupled with advanced accelerated computing hardware, reduces time to deployment.””
Sharmistha Dasgupta · Deputy Director General, AIRD, NIC
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。