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使用自動篩選提升合約搜尋準確度
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💡了解中繼資料與自動篩選如何讓企業合約 RAG 更精準且符合存取權限。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
從使用者查詢自動推斷篩選條件，以縮小合約檢索範圍。
為什麼重要
更精準的檢索能降低企業合約助理產生不相關或法律情境不符答案的風險。具備存取意識的篩選也能協助組織在內容傳送給語言模型前套用治理要求。
下一步行動
盤點合約資料庫的中繼資料，並在 Amazon Bedrock Knowledge Bases 中使用隱式與明確篩選原型測試富含中繼資料的分塊。
誰應關注：Enterprise & Security Teams
關鍵要點
- •從使用者查詢自動推斷篩選條件，以縮小合約檢索範圍。
- •結合隱式篩選與使用者明確指定的限制條件。
- •使用富含中繼資料的分塊方式，保留法律情境與存取邊界。
🧠 深度解析
AI-generated analysis for this event.
🔑 增強重點摘要
- •Amazon Bedrock Knowledge Bases 的自動篩選功能利用 Amazon OpenSearch Serverless 作為向量資料庫，實現高效的元數據過濾與語義搜尋整合。
- •該解決方案透過 Query Transformation 技術，將自然語言查詢轉換為結構化的過濾器參數，減少了對使用者手動設定複雜查詢語法的依賴。
- •系統支援基於屬性的存取控制 (ABAC)，確保使用者僅能檢索其權限範圍內的合約文件，強化了企業級資料安全性。
- •透過將合約的法律實體、生效日期、管轄權等關鍵資訊嵌入元數據，系統能有效解決傳統 RAG 模型在處理法律文件時常見的幻覺與檢索不精確問題。
- •此架構支援混合檢索 (Hybrid Search)，結合了關鍵字匹配與向量相似度搜尋，進一步提升了針對特定合約條款的精確定位能力。
📊 競品分析▸ Show
| 特色/功能 | AWS Bedrock Knowledge Bases (自動篩選) | Google Cloud Vertex AI Search | Microsoft Azure AI Search |
|---|---|---|---|
| 核心優勢 | 與 AWS 生態深度整合，支援隱式篩選 | 企業級 Google 搜尋技術，支援多模態 | 卓越的混合檢索與全文搜尋效能 |
| 定價模式 | 按量計費 (儲存與運算) | 按查詢量與索引量計費 | 按節點/單位與儲存量計費 |
| 基準測試 | 針對合約檢索優化，延遲低 | 適合大規模知識庫，搜尋廣度大 | 企業級搜尋基準，支援複雜過濾 |
🛠️ 技術深入
- 採用 Metadata Filtering 機制：在向量檢索階段前，先透過元數據過濾器縮小搜尋空間，大幅降低計算成本並提升準確度。
- 支援多層次分塊策略 (Chunking Strategy)：利用固定大小與語義分塊結合，並在每個分塊中附加合約層級的元數據標籤。
- 整合 Query Rewriting 模型：利用 Bedrock 上的 LLM 自動分析使用者意圖，將模糊查詢轉化為包含特定篩選條件 (如：合約類型=NDA) 的結構化查詢。
- 向量嵌入模型：通常搭配 Amazon Titan Text Embeddings v2，提供高維度的語義表示能力，並針對法律術語進行了微調。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
企業法律合約管理系統將全面轉向無伺服器 RAG 架構。
自動篩選技術降低了維護複雜向量資料庫的門檻，使企業能更快速地部署合規的法律 AI 助手。
元數據驅動的檢索將成為法律科技領域的標準配置。
單純的向量搜尋已無法滿足法律文件對精確度與存取控制的嚴格要求，結合元數據的混合檢索將成為主流。
⏳ 時間線
2023-09
Amazon Bedrock 正式發布，提供基礎模型託管服務。
2023-11
AWS 推出 Knowledge Bases for Amazon Bedrock，簡化 RAG 應用開發。
2024-05
Amazon Bedrock 增強對 OpenSearch Serverless 的向量搜尋支援，提升檢索效能。
2025-02
AWS 引入進階元數據過濾功能，強化 Knowledge Bases 的檢索精準度。
2026-04
Amazon Bedrock 推出自動查詢轉換與隱式篩選功能，進一步優化合約搜尋體驗。
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