Kartez Contract — AI के साथ अनुबंध का मसौदा, समीक्षा और संपादन

एक नज़र में

• फ़ारसी में अनुबंध के काम के लिए ऐसा AI चाहिए जो सामने रखे दस्तावेज़ से बँधा रहे, क्योंकि गढ़ा हुआ खंड क़ानूनी जोखिम बन जाता है।
• मसौदा विज़ार्ड, सौदे में उपयोगकर्ता के पक्ष से लिखी गई समीक्षा, और संपादन करने वाले कोपायलट के साथ अनुबंध स्टूडियो।
• युद्ध से जुड़े फ़ंडिंग कारणों से, पूरा होने से एक महीने पहले क्लाइंट ने इसे रोक दिया।

मुख्य बातें

• शुरुआत के लिए 2,144 दस्तावेज़ प्रकार

  हर प्रकार का नाम फ़ारसी, अरबी और अंग्रेज़ी में है, और किसी एक को चुनने पर उसकी सामान्य संरचना और मुख्य विचारणीय बातें सामने आती हैं।

• हर प्रश्न पर वार्ता के 3 रुख़

  आक्रामक, मानक या रियायती, हर एक के साथ नमूना शब्दावली, क़ानूनी प्रभाव, व्यावसायिक असर और दूसरे पक्ष की संभावित प्रतिक्रिया।

• सौदे में उपयोगकर्ता के पक्ष से समीक्षा

  उपयोगकर्ता अपनी भूमिका बताता है और समझौते को अपलोड या पेस्ट करता है; 5 चरणों की प्रक्रिया में हर निष्कर्ष उसी पक्ष को ध्यान में रखकर लिखा जाता है।

• अनुबंध की अपनी शब्दावली पर आधारित सुधार

  हर सुधार के लिए मौजूदा शब्दावली को शब्दशः उद्धृत करना अनिवार्य है, ताकि उसे ढूँढकर बदला जा सके, और हर सुधार उपयोग के लिए तैयार प्रतिस्थापन टेक्स्ट के साथ, प्राथमिकता के क्रम में आता है।

• 4 आयामों पर हेल्थ स्कोर

  प्रवर्तनीयता, स्पष्टता, संतुलन और पूर्णता, हर एक का स्कोर 0 से 100 तक, और जोखिमों का वर्गीकरण गंभीर, उच्च, मध्यम या निम्न स्तर में।

• पूरे अनुबंध का संपादन करने वाला कोपायलट

  सरल भाषा के निर्देशों की योजना बनती है, उन्हें हर प्रभावित अनुभाग पर लागू करके हाइलाइट किया जाता है, और हर अनुबंध की बातचीत सहेजी जाती है।

चुनौती

अनुबंध के काम में गढ़ी हुई बातें भारी पड़ती हैं। जो मॉडल अपनी ओर से कोई खंड गढ़ दे, वह किसी मॉडल के न होने से भी बदतर है, क्योंकि वह गढ़ा हुआ खंड हस्ताक्षर करने वाले के लिए क़ानूनी जोखिम बन जाता है। एक उपयोगी सहायक को उसी अनुबंध से बँधे रहना चाहिए जो वास्तव में सामने है, और उसमें उन स्थानों की ओर इशारा करना चाहिए जिन्हें कोई पेशेवर जाँच सके।

लक्षित उपयोगकर्ताओं ने अपनी शर्तें भी जोड़ीं। Kartez Contract फ़ारसी में काम करने वाले वकीलों, व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए बनाया गया था, साथ में अरबी और अंग्रेज़ी भी, और फ़ारसी अनुबंधों की अनुच्छेदों, खंडों और टिप्पणियों वाली अपनी संरचना होती है। इंटरफ़ेस को शुरू से ही दाएँ-से-बाएँ डिज़ाइन किया जाना था, और हर AI जवाब उपयोगकर्ता की भाषा में ही लौटना था।

अंत में, मसौदा तैयार करना, समीक्षा करना और संपादन करना तीन अलग-अलग काम हैं। ख़ाली पन्ने से शुरुआत करना, किसी और के बनाए समझौते को समझना और वार्ता के बीच में मसौदा बदलना, इनमें से हर एक को अपना अलग मार्गदर्शित वर्कफ़्लो चाहिए, न कि एक चैट विंडो।

आर्किटेक्चर

तीन मार्गदर्शित वर्कफ़्लो एक ही AI इंजन पर चलते हैं: मसौदा, समीक्षा और अनुबंध स्टूडियो। इंजन अकाउंट और अनुबंध सेवा के साथ-साथ अपनी अलग सेवा के रूप में चलता है, और दोनों की अपनी-अपनी हेल्थ चेक है। यह दो तरीक़ों से रिट्रीवल करता है, और हर तरीक़ा एक अलग काम के लिए है।

• मसौदे के लिए लाइब्रेरी रिट्रीवल। उपयोगकर्ता की ज़रूरतों को शोध-विषयों में बदला जाता है, और जब मॉडल प्रश्न और मसौदे लिख रहा होता है, तब अनुबंध-लेखन पर अंग्रेज़ी ग्रंथों की एक चुनिंदा लाइब्रेरी से सबसे प्रासंगिक अंश उसके सामने रखे जाते हैं।

• कोपायलट के लिए खंड रिट्रीवल। उपयोगकर्ता का अपना अनुबंध उसकी संरचना के अनुसार, फ़ारसी अनुच्छेदों, खंडों और टिप्पणियों सहित, विभाजित किया जाता है, और किसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए केवल उससे जुड़े अनुभागों का उपयोग होता है।

हर विश्लेषण एक तय संरचना में लौटता है, ताकि इंटरफ़ेस टाइमलाइन, जोखिम रजिस्टर और सुधारों को एक जैसे ढंग से दिखा सके, और ग़लत ढाँचे वाला जवाब जहाँ संभव हो ठीक किया जाता है और कभी कच्चे रूप में नहीं दिखाया जाता। संदर्भ लाइब्रेरी को बिना कोड के संभाला जाता है: किसी कलेक्शन फ़ोल्डर में डाले गए दस्तावेज़ सिंक के दौरान शामिल हो जाते हैं, केवल नई या बदली हुई फ़ाइलें दोबारा इंडेक्स होती हैं, और कलेक्शन को चालू या बंद किया जा सकता है।

मैंने क्या बनाया

तीनों वर्कफ़्लो का एक ही नियम है: AI सुझाव देता है और निर्णय उपयोगकर्ता लेता है। सुझाए गए सुधार उपयोग के लिए तैयार प्रतिस्थापन टेक्स्ट के साथ आते हैं, जिन्हें समीक्षा से ही लागू किया जा सकता है, और कोपायलट के बदलाव एडिटर में हाइलाइट होते हैं, ताकि उपयोगकर्ता उन्हें स्वीकार या अस्वीकार कर सके।

मसौदा विज़ार्ड

• 2,144 दस्तावेज़ प्रकार, जिनसे शुरुआत की जा सकती है; हर एक का नाम फ़ारसी, अरबी और अंग्रेज़ी में है और साथ में विवरण भी, या फिर उपयोगकर्ता के अपने शब्दों में कोई कस्टम प्रकार।

• एक ब्रीफ़िंग, चुने गए प्रकार के लिए: एक अवलोकन, सामान्य संरचना, मुख्य विचारणीय बातें, और तर्क सहित सुझाया गया क्षेत्राधिकार व शासी क़ानून।

• सरल भाषा में ठीक 7 प्रश्न, हर एक के साथ यह टिप्पणी कि वह क्यों मायने रखता है, और एक AI समीक्षा जो मसौदा शुरू होने से पहले उत्तरों का मूल्यांकन करती है और बेहतर उत्तर सुझाती है।

• 'मार्गदर्शन करें' विकल्प हर प्रश्न पर उपलब्ध: वार्ता के 3 रुख़ (आक्रामक, मानक और रियायती), हर एक के साथ नमूना शब्दावली, क़ानूनी प्रभाव, व्यावसायिक असर और दूसरे पक्ष की संभावित प्रतिक्रिया।

• 6 लेखन शैलियाँ (औपचारिक, सरल, ख़रीदार के पक्ष में, विक्रेता के पक्ष में, विस्तृत और संक्षिप्त), और मसौदा लाइव स्ट्रीम होकर सीधे एडिटर में आता है।

उपयोगकर्ता के पक्ष से समीक्षा

• 5 चरणों की प्रक्रिया: इनपुट, अवलोकन, जोखिम, सुधार और वार्ता, और फिर स्टूडियो। उपयोगकर्ता PDF, DOCX या TXT फ़ाइल अपलोड करता है या टेक्स्ट पेस्ट करता है, और सौदे में अपनी भूमिका बताता है।

• अवलोकन: समय-सीमाओं, भुगतानों, नवीनीकरणों और नोटिस ट्रिगर्स की टाइमलाइन; एक एग्ज़ीक्यूटिव सारांश; और सरल भाषा में समझाए गए मुख्य खंडों के अंश।

• जोखिम: श्रेणीबद्ध जोखिम रजिस्टर, जिसमें हर मद के लिए जोखिम कम करने का उपाय है, और अनुभाग-दर-अनुभाग लाभ, हानि और प्रभावों का विश्लेषण।

• सुधार और वार्ता: प्राथमिकता के क्रम में सुधार, जिनमें से हर एक के लिए मौजूदा शब्दावली को हूबहू उद्धृत करना और प्रतिस्थापन टेक्स्ट देना अनिवार्य है, साथ ही सहयोगी, दृढ़ और समझौतावादी रणनीतियों वाली वार्ता रणनीति-पुस्तिका।

अनुबंध स्टूडियो और कोपायलट

• एक कोपायलट, जो प्रश्नों और संपादन अनुरोधों में फ़र्क़ पहचानता है, अपनी प्रगति दिखाता है, प्रासंगिक खंडों के आधार पर उत्तर देता है, और उसे निर्देश है कि जो अनुभाग उसे नहीं दिखाए गए, उनकी ज़रूरत होने पर वह यह बताए।

• सरल भाषा में पूरे अनुबंध का संपादन: किसी पक्ष का नाम बदलने जैसे निर्देश की पहले योजना बनती है, फिर उसे हर प्रभावित अनुभाग पर लागू किया जाता है और एडिटर में हाइलाइट किया जाता है।

• अनुबंध का हेल्थ स्कोर 4 आयामों (प्रवर्तनीयता, स्पष्टता, संतुलन और पूर्णता) पर, साथ ही गंभीर, उच्च, मध्यम या निम्न स्तर में वर्गीकृत जोखिम।

• एक गहन जोखिम रिपोर्ट, जिसमें चिह्नित हर खंड के लिए कम से कम दो वैकल्पिक शब्दावलियाँ हैं, और 4 फ़ॉर्मैट में एक-क्लिक रिपोर्ट: कॉपी, TXT, DOCX या PDF।

परिणाम

पूरा होने से एक महीने पहले क्लाइंट ने यह परियोजना रोक दी, जब युद्ध से जुड़ी वित्तीय कठिनाइयों के कारण फ़ंडिंग रुक गई। यह क्लाइंट की ओर से फ़ंडिंग की विफलता थी, डिलीवरी की नहीं।

उस समय तक मसौदा विज़ार्ड, कोपायलट सहित अनुबंध स्टूडियो, संदर्भ-लाइब्रेरी पाइपलाइन और त्रिभाषी इंटरफ़ेस बनकर तैयार थे और इंटरफ़ेस से लेकर AI इंजन तक पूरी तरह आपस में जुड़े हुए थे। समीक्षा प्रक्रिया के पाँचों चरण बन चुके थे; लेकिन जब काम रुका, तब तक उसका पूरा परीक्षण नहीं हुआ था और उसमें सुधार जारी था।

पोस्ट-मॉर्टम

सबसे कठिन समस्याएँ रिट्रीवल और मॉडल को टेक्स्ट से बाँधे रखने की थीं। कोपायलट को फ़ारसी अनुबंधों के भीतर सही खंड ढूँढने थे, जिनमें अनुच्छेदों, खंडों और टिप्पणियों की अपनी अलग क्रमांकन-व्यवस्था होती है, और मसौदा विज़ार्ड को फ़ारसी में बताई गई ज़रूरतों को अनुबंध-लेखन के अंग्रेज़ी ग्रंथों की लाइब्रेरी तक ले जाना था।

मॉडल को टेक्स्ट से बाँधे रखने का काम भरोसे के बजाय संरचना से किया गया: उत्तर केवल चुने हुए खंडों पर आधारित होते हैं, सुधारों के लिए मौजूदा शब्दावली को हूबहू उद्धृत करना अनिवार्य है, आउटपुट तय स्कीमा का पालन करते हैं, और मसौदा लिखते समय मॉडल कम यादृच्छिकता के साथ चलता है। ये डिज़ाइन की बाध्यताएँ हैं, कोई मापी गई गारंटी नहीं।

यहाँ सटीकता का कोई आँकड़ा प्रकाशित नहीं किया गया है। औपचारिक मूल्यांकन सेट बनने से पहले ही परियोजना रुक गई थी, और यह साइट ऐसे आँकड़ों का अनुमान नहीं लगाती जिन्हें मापा न गया हो।

मेरी भूमिका

• तीनों वर्कफ़्लो (मसौदा विज़ार्ड, समीक्षा प्रक्रिया और अनुबंध स्टूडियो) के पीछे के AI इंजन को, क्लाइंट की शुरुआती बुनियादी AI चेन से शुरू करके, नए सिरे से बनाया और उसका विस्तार किया।
• संदर्भ-लाइब्रेरी पाइपलाइन बनाई: दस्तावेज़ों को शामिल करना, बदलावों को पहचानकर दोबारा इंडेक्सिंग, मसौदे के लिए रिट्रीवल, और कलेक्शन को चालू या बंद करने के नियंत्रण।
• एजेंटिक कोपायलट बनाया, जो हर अनुरोध का वर्गीकरण करता है, प्रासंगिक खंड ढूँढता है और पूरे अनुबंध में संपादनों की योजना बनाता है।
• प्रोडक्ट को त्रिभाषी और दाएँ-से-बाएँ बनाया, और 2,144 प्रविष्टियों वाला दस्तावेज़-प्रकार कैटलॉग विज़ार्ड में जोड़ा।
• लाइव प्रगति वाले बैकग्राउंड कार्य, लाइव स्ट्रीम होने वाले मसौदे, चार फ़ॉर्मैट में एक्सपोर्ट और कंपाइल किए गए प्रोडक्शन बिल्ड तैयार किए।
• साइन-इन, मार्केटिंग पेज, बिलिंग और शुरुआती बुनियादी AI चेन क्लाइंट की अपनी आधारशिला का हिस्सा थे और इस काम के श्रेय में शामिल नहीं हैं।

इंजीनियरिंग

• सामने रखे दस्तावेज़ से बँधा हुआ

  उत्तर केवल प्रासंगिक खंडों का उपयोग करते हैं, कोपायलट को निर्देश है कि जो अनुभाग उसे नहीं दिखाए गए, उनकी ज़रूरत होने पर वह बताए, और सुधारों के लिए टेक्स्ट को हूबहू उद्धृत करना अनिवार्य है।

• भरोसेमंद मसौदा-लेखन, बिना दोहराए टेक्स्ट के

  अगर विषय-निर्माण या रिट्रीवल विफल हो जाए, तो फ़ॉलबैक विषय और बिना रिट्रीवल वाला रास्ता मसौदा-लेखन जारी रखते हैं; जिस मसौदे की स्ट्रीमिंग शुरू हो चुकी हो, उसे कभी दोबारा नहीं चलाया जाता, इसलिए कोई टेक्स्ट दोहराया नहीं जाता।

• ख़राब जवाबों के बावजूद टिकने वाला संरचित आउटपुट

  जवाब कई चरणों वाली पार्स-और-रिपेयर प्रक्रिया से गुज़रते हैं, जिसमें बीच में कटे जवाबों की मरम्मत भी शामिल है, और ज़रूरत पड़ने पर ज़्यादा गुंजाइश के साथ दोबारा आज़माए जाते हैं।

• लंबे विश्लेषण बैकग्राउंड में चलते हैं

  भारी विश्लेषण लाइव प्रगति के साथ बैकग्राउंड कार्यों के रूप में चलते हैं, जबकि मसौदे और कोपायलट के जवाब लिखे जाते समय ही स्ट्रीम होते हैं।

• अलग, कंपाइल किया हुआ और ऑडिट-योग्य

  AI इंजन अकाउंट और अनुबंधों से अलग चलता है, प्रोडक्शन बिल्ड कंपाइल किए हुए रूप में जारी होते हैं, और मसौदे व प्रश्नों से जुड़ा हर प्रॉम्प्ट ऑडिट के लिए लॉग किया जाता है।

परिणाम

• युद्ध से जुड़े फ़ंडिंग कारणों से, पूरा होने से एक महीने पहले क्लाइंट ने इसे रोक दिया: यह फ़ंडिंग की विफलता थी, डिलीवरी की नहीं।
• मसौदा विज़ार्ड, अनुबंध स्टूडियो, कोपायलट और संदर्भ-लाइब्रेरी पाइपलाइन बनकर तैयार थे और पूरी तरह आपस में जुड़े हुए थे।
• पाँच चरणों वाली समीक्षा प्रक्रिया बन गई थी, लेकिन काम रुकने तक उसका पूरा परीक्षण नहीं हुआ था।
• सटीकता के किसी आँकड़े का दावा नहीं किया गया है: औपचारिक मूल्यांकन सेट बनने से पहले ही परियोजना समाप्त हो गई।