Технологический стек

Технологический стек: современный ИИ в юридической практике¶

Этот раздел показывает одну общую карту технологического стека, собранную по слоям — от пользователя до данных и автоматизации.
Диаграмма подходит как для слайда в докладе, так и для объяснения архитектуры на практике.

Полная карта технологий и их связей (по слоям)¶

graph TB
    %% Слой 1: Пользователи
    USER[1. Юрист / Пользователь]

    %% Слой 1.5: Промпт-инжиниринг
    PROMPT[1.1 Промпт-инжиниринг<br/>Few-shot / Chain-of-Thought / ReAct]

    %% Слой 2: Интерфейсы
    subgraph INTERFACE["2. Интерфейсы"]
        WEB[2.1 Веб/мобильное приложение]
        CHAT[2.2 Чат в CRM/DMS/портале]
        API[2.3 API для интеграций]
    end

    %% Слой 3: Юридические приложения
    subgraph APPS["3. ИИ-сервисы"]
        APP1[3.1 Анализ договоров]
        APP2[3.2 Due Diligence]
        APP3[3.3 Юридический поиск]
        APP4[3.4 Генерация документов]
    end

    %% Слой 4: Агенты и оркестрация
    subgraph ORCHESTRATION["4. Агенты и оркестрация"]
        AGENT[4.1 ИИ-агенты<br/>LangChain / LangGraph]
        TEMPORAL[4.2 Temporal<br/>оркестрация процессов]
        LANGFLOW[4.3 Langflow<br/>ИИ-пайплайны]
    end

    %% Слой 5: MCP-сервер (центральная интеграция)
    MCP[5. MCP-сервер<br/>Model Context Protocol]

    %% Слой 6: LLM модели
    subgraph MODELS["6. LLM-модели"]
        direction LR
        PROP[6.1 Проприетарные<br/>GPT-4o, Claude 3.5,<br/>Gemini 2.0, GPT-5, DeepSeek]
        OPEN[6.2 Открытые<br/>Llama 3, Mistral, Qwen]
    end

    %% Слой 7: Оптимизация открытых моделей
    subgraph OPTIMIZE["7. Оптимизация моделей"]
        direction LR
        FINETUNE[7.1 Fine-tuning<br/>LoRA / QLoRA]
        QUANT[7.2 Квантование<br/>4-8 bit / GGUF]
    end

    %% Слой 8: RAG система
    subgraph RAG["8. RAG-система"]
        direction LR
        EMBED[8.1 Embedding-модели]
        VDB[(8.2 Векторная БД<br/>Qdrant/Pinecone)]
    end

    %% Слой 9: Инструменты и автоматизация
    subgraph TOOLS["9. Инструменты и<br/>автоматизация"]
        direction LR
        DB_TOOL[9.1 БД/SQL]
        ERP_TOOL[9.2 ERP/CRM/1С/DMS]
        RPA[9.3 n8n/RPA]
    end

    %% Слой 10: Данные
    DATA[(10. Юридические данные<br/>Документы, база знаний, прецеденты,<br/>СЭД/DMS, CRM/ERP, судебные реестры)]

    %% Связи по уровням (сверху вниз)
    USER --> PROMPT
    PROMPT --> WEB
    PROMPT --> CHAT
    PROMPT --> API

    WEB --> APP1
    WEB --> APP3
    CHAT --> APP1
    CHAT --> APP3
    API --> APP2
    API --> APP4

    APP1 --> AGENT
    APP2 --> AGENT
    APP3 --> AGENT
    APP4 --> AGENT

    AGENT --> TEMPORAL
    AGENT --> LANGFLOW

    TEMPORAL --> MCP
    LANGFLOW --> MCP
    AGENT --> MCP

    %% MCP как центральная точка
    MCP --> PROP
    MCP --> OPEN
    MCP --> DB_TOOL
    MCP --> ERP_TOOL
    MCP --> RPA

    %% Оптимизация для открытых моделей
    OPEN --> FINETUNE
    OPEN --> QUANT

    %% RAG подключается к агенту
    AGENT --> EMBED
    EMBED --> VDB

    %% Все ведёт к данным
    VDB --> DATA
    DB_TOOL --> DATA
    ERP_TOOL --> DATA
    RPA --> DATA

    %% Стили
    style USER fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:3px
    style PROMPT fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px
    style MCP fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:3px
    style DATA fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:3px

    style INTERFACE fill:#e1f5ff
    style APPS fill:#f5f5f5
    style ORCHESTRATION fill:#fff4e1
    style MODELS fill:#c8e6c9
    style OPTIMIZE fill:#e8f5e9
    style RAG fill:#fffde7
    style TOOLS fill:#fce4ec

Пояснения по слоям¶

1. Пользователь и промпт-инжиниринг
Юрист взаимодействует с системой через промпты. Few-shot — обучение на примерах в промпте, Chain-of-Thought (CoT) — пошаговое рассуждение, ReAct — объединение рассуждения и действий для решения задач.

2. Интерфейсы
Точки входа: веб/мобильные приложения, чат-интерфейсы в CRM/DMS, API для интеграций с внешними системами.

3. ИИ-сервисы
Прикладные юридические сервисы: анализ договоров, Due Diligence, юридический поиск, генерация документов.

4. Агенты и оркестрация
ИИ-агенты (LangChain/LangGraph) координируют выполнение задач. Temporal обеспечивает надежную оркестрацию долгих процессов, Langflow — визуальное построение ИИ-пайплайнов.

5. MCP-сервер
Model Context Protocol — центральный протокол для интеграции моделей с инструментами и данными, единая точка подключения к различным ресурсам.

6. LLM-модели
Проприетарные (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.0) и открытые модели (Llama 3, Mistral, Qwen) для обработки естественного языка и генерации ответов.

7. Оптимизация моделей
Fine-tuning (LoRA/QLoRA) — дообучение под задачи, квантование (4-8 bit, GGUF) — сжатие для эффективного запуска на доступном оборудовании.

8. RAG-система
Retrieval-Augmented Generation: embedding-модели преобразуют документы в векторы, векторная БД (Qdrant/Pinecone) обеспечивает быстрый семантический поиск релевантной информации.

9. Инструменты и автоматизация
Интеграция с базами данных, ERP/CRM/1С/DMS системами, RPA-платформами (n8n) для автоматизации рутинных операций.

10. Данные
Источники: юридические документы, база знаний, прецеденты, системы документооборота (СЭД/DMS), CRM/ERP, судебные реестры.