Разработка программного обеспечения и баз данных. Создание веб-сайтов. - ИИ для юристов

Подождите немного, возможно, сегодня вы получите спец.предложение...


Разработка программного обеспечения и баз данных.
Создание веб-сайтов.


Программы для бизнеса, юристов, адвокатов, следователей, дознавателей.

Локальные модели искусственного интеллекта для юристов, адвокатов, следователей, дознавателей

Система извлечения данных из юридических документов

Автоматическое заполнение баз данных из текстов заявлений, договоров, жалоб и других документов.

О системе

Наш API-сервис позволяет автоматически извлекать структурированные данные из неструктурированного текста или файлов (PDF, DOCX, HTML). Поддерживает OCR для сканированных PDF и гибкую настройку полей через редактор промптов.

Основные функции

  • Извлечение данных из текста: истец, ответчик, договор, требования, обстоятельства, доказательства
  • Поддержка форматов: PDF, DOCX, HTML, TXT
  • OCR для сканированных PDF (через Tesseract)
  • Работа локально, без интернета
  • Настройка шаблонов промптов через GUI
  • REST API для интеграции с любыми приложениями (включая Delphi)

Требования к системе

Сервис работает локально на CPU и не требует GPU.

Минимальные требования:

  • Процессор: 2 ядра, 2.5 ГГц и выше
  • Оперативная память: 4 ГБ RAM
  • Место на диске: 5 ГБ свободного места
  • ОС: Windows 10+, Linux, macOS

Рекомендуемые требования:

  • Процессор: 4 ядра, 3.0 ГГц
  • Оперативная память: 8 ГБ RAM
  • Место на диске: 10 ГБ

Как использовать?

API предоставляет два метода:

1. Извлечение по тексту

POST /extract/text/
{
  "text": "Ваш юридический текст..."
}
    

2. Извлечение по файлу

POST /extract/file/
multipart/form-data: file=@договор.docx
    

Пример вывода:

{
  "истец": {
    "наименование": "ООО "Ромашка"",
    "адрес": "г. Москва, ул. Цветочная, д. 5",
    "ИНН": "7701234567"
  },
  ...
}
    

Интеграция с Delphi

Сервис легко интегрируется в Delphi через HTTP-запросы (например, с использованием TIdHTTP). Пример вызова:

function ExtractLegalData(const Text: string): string;
var
  http: TIdHTTP;
  requestJson, response: string;
begin
  http := TIdHTTP.Create;
  try
    requestJson := '{"text":"' + StringReplace(Text, '"', '"', [rfReplaceAll]) + '"}';
    response := http.Post('http://localhost:8000/extract/text/', requestJson);
    Result := response;
  finally
    http.Free;
  end;
end;
    

Работа с голосом: распознавание, заполнение БД, создание документов

Автоматизация работы с данными через голосовые команды и записи.

О системе

Наша система поддерживает интеграцию с голосовыми записями, позволяя:

  • Преобразовывать речь в текст (Speech-to-Text)
  • Автоматически извлекать данные из аудио
  • Заполнять карточки в базе данных
  • Генерировать юридические и процессуальные документы

Подходит для автоматизации работы с обращениями граждан, клиентскими заявками, судами и другими случаями использования голосовых данных.

Основные возможности

  • Распознавание речи: Используется модель Vosk, обученная на русском языке. Работает локально, без интернета.
  • Извлечение данных: После преобразования речи в текст — извлечение ключевых полей: имя, адрес, договор, требования и т. д.
  • Заполнение базы данных: Данные автоматически сохраняются в вашу систему (Access, MySQL, PostgreSQL и др.).
  • Создание документов: На основе извлечённых данных генерируются шаблонные документы (договоры, жалобы, заявки).
  • Поддержка форматов: WAV (основной), MP3, OGG (с конвертацией)

Требования к системе

Минимальные требования:

  • Процессор: 2 ядра, 2.0 ГГц и выше
  • Оперативная память: 4 ГБ RAM
  • Место на диске: 3 ГБ свободного места
  • ОС: Windows 10+, Linux, macOS

Рекомендуемые требования:

  • Процессор: 4 ядра, 2.5 ГГц и выше
  • Оперативная память: 8 ГБ RAM
  • Место на диске: 5 ГБ

Как это работает?

  1. Пользователь отправляет голосовое сообщение (например, "Добавить клиента Иванова И.И., адрес Москва, ул. Ленина 10")
  2. Система распознаёт речь ? получаем текст
  3. Через LLM извлекаются данные ? {"name": "Иванов И.И.", "address": "ул. Ленина 10", ...}
  4. Данные записываются в базу данных
  5. На основе шаблона создаётся документ (например, карточка клиента или договор)

REST API для интеграции

POST /speech-to-text/
File: voice.wav

? {"text": "Добавить клиента Иванов И.И., адрес Москва, ул. Ленина 10"}

POST /extract/data/
{"text": "Добавить клиента Иванов И.И., адрес Москва, ул. Ленина 10"}

? {"name": "Иванов И.И.", "address": "ул. Ленина 10", ...}

POST /generate/document/
{
  "template_name": "client_card",
  "context": {
    "name": "Иванов И.И.",
    "address": "ул. Ленина 10"
  }
}

? {"file": "output/client_card_filled.docx"}
    

Интеграция с Delphi

Все функции доступны через HTTP-запросы. Пример вызова распознавания речи:

procedure TForm1.SendAudioFile;
var
  http: TIdHTTP;
  uploadStream: TStringStream;
  response: string;
begin
  http := TIdHTTP.Create;
  try
    uploadStream := TStringStream.Create;
    try
      uploadStream.LoadFromFile('voice.wav');
      response := http.Post('http://localhost:8000/speech-to-text/', uploadStream);
      Memo1.Text := response; // Ответ с текстом
    finally
      uploadStream.Free;
    end;
  finally
    http.Free;
  end;
end;