Graph RAG for Legal Norms: A Hierarchical, Temporal and Deterministic Approach

要約

この記事では、法的規範の分析と理解のために特別に設計されたグラフ検索の高級生成（グラフrag）の適応を提案します。
法的テキストは、事前に定義された階層構造、参照の広範なネットワーク、および複数の時間バージョンによる連続的な進化によって特徴付けられます。
この時間的ダイナミズムは、標準的なAIシステムに大きな課題をもたらし、任意の時点で法律の決定論的表現を要求します。
これに対処するために、私たちのアプローチは、抽象的な法的作品を具体的なテキスト表現と区別する、正式なFrbrooに触発されたモデルの知識グラフ構造を根拠としています。
時間バージョン（日付固有の変更のキャプチャ）と言語バージョン（言語のバリエーションのキャプチャ）の多層表現を紹介します。
これらのバージョンされたエンティティの正確なシーケンスとして規範的進化をモデル化することにより、検証可能な「グラウンドトゥルース」として機能する知識グラフの構築を可能にします。
これにより、大規模な言語モデルは、正確、コンテキストを意識した、ポイントインタイムの正しい法的情報に基づいて応答を生成し、時間的な不正確さのリスクを克服できます。
この正式なグラフRAGアプローチと法的規範データセットへの適用の詳細な分析を通じて、この記事は、法律に適用される人工知能の分野を前進させ、法的研究、立法分析、意思決定支援においてより効果的で信頼できるシステムの機会を生み出すことを目的としています。

要約(オリジナル)

This article proposes an adaptation of Graph Retrieval-Augmented Generation (Graph RAG) specifically designed for the analysis and comprehension of legal norms. Legal texts are characterized by a predefined hierarchical structure, an extensive network of references and a continuous evolution through multiple temporal versions. This temporal dynamism poses a significant challenge for standard AI systems, demanding a deterministic representation of the law at any given point in time. To address this, our approach grounds the knowledge graph construction in a formal, FRBRoo-inspired model that distinguishes abstract legal works from their concrete textual expressions. We introduce a multi-layered representation of Temporal Versions (capturing date-specific changes) and Language Versions (capturing linguistic variations). By modeling normative evolution as a precise sequence of these versioned entities, we enable the construction of a knowledge graph that serves as a verifiable ‘ground truth’. This allows Large Language Models to generate responses based on accurate, context-aware, and point-in-time correct legal information, overcoming the risk of temporal inaccuracies. Through a detailed analysis of this formal Graph RAG approach and its application to legal norm datasets, this article aims to advance the field of Artificial Intelligence applied to Law, creating opportunities for more effective and reliable systems in legal research, legislative analysis, and decision support.

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