Gradient tarafından desteklenen Fileread, yasal keşfi daha verimli hale getirmek için LLM’leri kullanır

Yasal keşif, dava sürecinin en çok zaman alan kısımlarından biridir ve tipik olarak uzmanlardan oluşan bir ekibin çok sayıda belgeyi incelemesini içerir. dosya okumadaha hızlı ve daha verimli keşif için araçlar oluşturmak üzere büyük dil öğrenme modellerini (LLM’ler) kullanan bir girişim, bugün 6 milyon dolarlık tohum finansmanı topladığını duyurdu.

Tur, Soma Capital’in katılımıyla Google’ın yapay zeka odaklı fonu Gradient Ventures tarafından yönetildi.

Fileread’in araçları, keşif sürecinde daha hızlı bir şekilde önemli bilgilerin bulunma şansını artırmayı amaçlamaktadır. Kurucu ortak Chan Koh, TechCrunch’a Caltech’te mühendislik okurken ailesinin 2008’deki konut krizi sırasında çocukluk evini kaybettiğini ve yasayı rahatlayacak kadar iyi anlamadığını söyledi.

“Anne babamın elde etmek için çok çalıştıkları bir şeyi kaybetmenin şokuyla boğuşmasına tanık olmak inanılmaz derecede acı vericiydi” dedi. “Mezun olduktan sonra, aileme ve benzer durumlarda diğerlerine yardımcı olabilecek bir şey inşa etmek için motive oldum.”

Fileread, Koh ve kurucu ortak ve eş-CEO Daniel Hu liderliğindeki ekibinin, müzakerelerini analiz etmek için Stanford Üniversitesi Deliberate Democracy Lab ile işbirliğine başlamasından kısa bir süre sonra 2020’de kuruldu. Freya Zhou daha sonra COO ve kurucu ortak olarak katıldı ve Fileread ilk LLM platformunu kurdu. Bu, LLM’lerin muazzam miktarda metinden doğru pasajları bulmadaki gücünü ve yasal keşfin müzakerelere benzer, ancak çok daha büyük ölçekte sorunları olduğunu fark etmelerini sağladı.

Fileread’in kurucuları Chan Koh, Freya Zhou ve Daniel Hu

Örneğin, Fileread şu anda yalnızca 40 ila 50 uzman gözden geçirenden oluşan bir ekiple bir milyondan fazla belge içeren bir vakada kullanılıyor. Fileread, zaman alan sorguları yanıtlayarak onları kurtarmaya yardımcı olabilir. Kullanıcılar, platformuna yüklenen belgelerin içeriği ile ilgili her şeyi Fileread’e sorabilir. Örneğin, “işlemlere kimin dahil olduğunu” sorarlarsa, Fileread orijinal belgede vurgulanan tüm olası yanıtların bir listesini döndürür.

Hukuk ekipleri, yanlış yanıtlara karşı koruma sağlayabilir çünkü Fileread, kullanıcıları en başta LLM yanıtını oluşturan orijinal gerçek kaynaklarına yönlendiren LLM’lerinden gelen her yanıta alıntılar sağlar.

Yasal alandaki diğer bazı girişimler arasında Casetext ve Harvey bulunmaktadır. Koh, Fileread’in Casetext’ten farklı olduğunu çünkü Casetext’in birincil odak noktasının keşif yerine vaka araştırması olduğunu söyledi. Bu arada Harvey, daha geniş hukuk hizmetleri pazarına hizmet vermeye odaklanıyor.

Fileread’in yeni finansmanı, işe alma, ürününü ölçeklendirme ve LLM’leri yasal uygulamalar için kullanmanın yeni yollarını bulmada kullanılacak.