コース概要

法務向け LangGraph の基礎

  • LangGraph アーキテクチャと状態を保持する実行のリフレッシュ
  • 主要な法務ユースケース:契約分析、規制コンプライアンス、電子証拠開示(e-discovery)
  • 規制された法務環境の制約と要件

法務データ規格と用語体系

  • 法律用語体系とメタデータ(例えば、一般的な分類法)の紹介
  • 法律文書や条項をグラフ状態にマッピングする方法
  • データ品質、個人情報処理(PII)、証拠性

法務プロセスのワークフロー設計

  • 契約ライフサイクルとレビューのワークフローを設計する方法
  • 決定分岐、承認、エスカレーションパス
  • 法的証拠や監査トレールの永続化戦略

コンプライアンス、ガバナンス、リスク制御

  • ポリシー遵守と記録要件
  • アクセス制御、暗号化、安全なログ記録
  • モデルリスク管理と変更制御

ヒューマンインザループと説明可能性

  • 効果的なレビューとオーバーライドポイントの設計方法
  • 法的決定の説明可能性パターン
  • 审査に適した説明と要約の生成

統合とデプロイメント

  • LangGraph を DMS、EDR、主要な法務システムに接続する方法
  • コンテナ化、シークレット管理、環境の強化
  • CI/CD によるグラフデプロイメントと段階的な展開

監視、テスト、安全性

  • オブザーバビリティ:ログ、メトリクス、トレース、SLOs
  • テストハーネス、シナリオテスト、法的プロンプトのレッドチームテスト
  • ドリフト検出、データセットキュレーション、継続的な改善

まとめと次なるステップ

要求

  • Python と LLM アプリケーション開発の理解
  • API、コンテナ、またはクラウドサービスの経験
  • 法務領域概念と文書タイプに関する基本的な知識

対象者

  • ドメインテクノロジスト
  • ソリューションアーキテクト
  • 規制産業で LLM エージェントを構築するコンサルタント
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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