De kwaliteit van het resultaat dat wordt geleverd door de LLM, hangt af van de gebruikte prompt en de bijbehorende collectie. Daarom hebben we enkele systeemprompts gemaakt die u kunt gebruiken voor uw dagelijkse werk in verschillende situaties. De meeste systeemprompts zijn algemener van aard. Zo hebben we bijvoorbeeld een prompt voor het maken van…
Lees verder
Groot Taalmodel PLAI biedt verschillende Large Language Models aan die u kunt kiezen voor uw juridische werkzaamheden. Een Large Language Model of LLM is een computerprogramma dat is getraind om menselijke teksten te begrijpen en te genereren. Het kan vragen beantwoorden gesteld in natuurlijke taal, teksten schrijven en worden ingezet bij vele andere taalgerelateerde take…
Lees verder
Om PLAI voor u aan het werk te laten gaan en taken uit te voeren, heeft het uw instructies nodig. Uw taken of vragen aan de AI worden “Prompts” genoemd en worden ingevoerd via de PLAI-interface, vergelijkbaar met een chat. Hier kunt u juridische taken zoals het opstellen van een arbeidsovereenkomst of antwoorden op juridische…
Lees verder
Welke context moet PLAI gebruiken voor uw taak? Met andere woorden, op basis van welke informatie moet het AI-antwoord worden gegenereerd? U kunt collecties maken die gebaseerd zijn op uw bedrijfsinterne gegevens – bijvoorbeeld standaardcontracten en al uw ooit opgestelde contracten, pleitnota’s, analyses, adviezen, rechtszaken, verweerschriften, etc. Kies bij elke taak een of meer collecties…
Lees verder
Alle bestanden die u in PLAI uploadt – of het nu hele databestanden voor collecties zijn of individuele documenten als bijlagen – kunnen op verzoek geanonimiseerd worden. Anonimisering, oftewel het zwartmaken of onherkenbaar maken van persoonsgegevens, is een absolute basisvereiste voor het veilige en privacy-conforme gebruik van uw eigen databestanden. U beslist zelf welke soort…
Lees verder
Wenn u binnen een sessie blijft, kunt u de vorige dialoog van PLAI opnemen in uw nieuwe prompts. Zo kunnen eerdere vragen en antwoorden worden verwerkt in de nieuwe prompt. Bijvoorbeeld: “Vat de zojuist gemaakte tekst samen en formuleer deze zodanig dat ook juridische leken hem begrijpen.” U kunt vervolgvragen stellen aan het LLM en…
Lees verder
De parameter temperatuur beïnvloedt de willekeurigheid van het antwoord van het LLM. De uitvoer is niet deterministisch, maar er worden waarschijnlijkheden berekend voor verschillende antwoorden. De temperatuur, doorgaans tussen 0 en 1, regelt deze waarschijnlijkheidsverdeling. Een hogere temperatuurwaarde (dicht bij 1) verhoogt de willekeurigheid, wat leidt tot meer gevarieerde en creatievere antwoorden. Een lagere waarde…
Lees verder
PLAI maakt gebruik van een semantisch zoekalgoritme om passende context voor het LLM te bieden. De semantische zoekopdracht, ook bekend als vectorzoekopdracht, gaat verder dan traditionele op tekst gebaseerde zoekalgoritmen. Het doel is niet alleen om exacte overeenkomsten van zoekwoorden te vinden, maar ook om de betekenis van woorden en de context van een vraag…
Lees verder
