Bielik i GPT w analizie polskiego prawa karnego: wpływ RAG i grafów wiedzy na jakość odpowiedzi
| Autorzy | Halama M.; Polańska N. |
|---|---|
| Tytuł | Bielik i GPT w analizie polskiego prawa karnego: wpływ RAG i grafów wiedzy na jakość odpowiedzi |
| Czasopismo | Journal of Management and Digital Transformation |
| Rok | 2026 |
| Status | In Press |
| Abstrakt | <p><span style="font-family:"Times New Roman",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 grafowe. Badanie obejmowało ocenę podobieństwa semantycznego i kompletności odpowiedzi, jakości wyszukiwania źródeł oraz zdolności do rozpoznawania braku informacji w korpusie. Szczególną uwagę poświęcono pytaniom wymagającym łączenia informacji pochodzących z wielu źródeł.</span></p> |
| ISSN | 1734-5391 |