01478nas a2200109   4500000000100000008004100001100001900042700002200061245010500083520116600188022001401354       2026                            d1 aMarzena Halama1 aNatalia Polańska00aBielik i GPT w analizie polskiego prawa karnego: wpływ RAG  i grafów wiedzy na jakość odpowiedzi3 a<p><span style="font-family:&quot;Times New Roman&quot;,serif;font-size:11.0pt;" lang="EN-US">Rozwój dużych modeli językowych stwarza nowe możliwości wspomagania wyszukiwania i analizy informacji prawnych. Problemem pozostaje ryzyko, że modele generują wiarygodnie brzmiące odpowiedzi, które nie mają podstaw w przepisach lub orzecznictwie, zwłaszcza gdy trzeba połączyć informacje z kilku źródeł prawnych. Celem badania było porównanie jakości odpowiedzi modeli językowych na pytania z zakresu polskiego prawa karnego z wykorzystaniem różnych sposobów dostępu do wiedzy zewnętrznej. Analizie poddano 4 warianty: model bez kontekstu; Retrieval-Augmented Generation (RAG) oparty na wyszukiwaniu wektorowym; rozwiązanie wykorzystujące graf wiedzy oraz architekturę hybrydową łączącą wyszukiwanie wektorowe i&nbsp;grafowe. Badanie obejmowało ocenę podobieństwa semantycznego i&nbsp;kompletności odpowiedzi, jakości wyszukiwania źródeł oraz zdolności do rozpoznawania braku informacji w&nbsp;korpusie. Szczególną uwagę poświęcono pytaniom wymagającym łączenia informacji pochodzących z wielu źródeł.</span></p>  a1734-5391