לפני שתתחילו לעיין במסמכים, הורידו את הבינה המלאכותית:

1. "ראשית, צרו תוכנית מחקר לזיהוי כל החוזים עם סעיפי סיום למען נוחות."
2. "רשמו את הצעדים שתנקטו."
3. "ברגע שאאשר את התוכנית, תוכלו להתחיל בבדיקה."

למה זה עובד:

• התוכנית "נכתבת" לפנקס זמני
• מוודא שהגישה של הבינה המלאכותית תקינה לפני הביצוע
• התוכנית נשארת נגישה גם אם השיחה מתארכת

צור "זיכרון" מבוסס בינה מלאכותית המכיל:

1. מדריך הסגנון הספציפי של החברה שלך לניסוח מכתבים
2. רשימת סעיפים שאושרו מראש
3. העדפות ייחודיות של לקוחות גדולים

תוֹצָאָה: בעת ניסוח מסמכים חדשים, הבינה המלאכותית מתייחסת אוטומטית לזיכרון לטווח ארוך זה, ומבטיחה עקביות מבלי לחזור על הוראות בכל פעם.

אתה מעלה 50 עדויות מפלטפורמת גילוי אלקטרוני. ההנחיה שלך:

יתרונות:

1. בינה מלאכותית מוגבלת לנתונים האצורים שלך
2. מגדיל באופן דרמטי את הדיוק והרלוונטיות
3. מגן על מידע סודי שאינו רלוונטי לשאילתה

הבינה המלאכותית שלך יכולה לגשת ל:

1. ווסטלו
2. מחשבון נזקים
3. מערכת ניהול המסמכים של החברה

תוֹצָאָה: השתמש ב-RAG כדי לעזור לו לבחור את הכלי הרלוונטי ביותר עבור שאילתות ספציפיות, במקום להתבלבל מכל האפשרויות.

דמיינו ישיבה ארוכה של ניתוח חוזה שכירות מסחרי מורכב.

בִּמקוֹם: בינה מלאכותית קוראת מחדש את כל היסטוריית הצ'אט עבור כל שאלה חדשה

גישה טובה יותר: בינה מלאכותית יוצרת סיכום תמציתי:

תוֹצָאָה: סיכום דחוס זה הופך להקשר החדש, ושומר על הבינה המלאכותית ממוקדת ויעילה.

לאחר שעבדה על מספר תיקי תעסוקה, מערכת הזיכרון של Lawcal AI לומדת:

1. הגישה המועדפת עליך לניתוח אי-תחרות
2. אסטרטגיות המשא ומתן הסטנדרטיות של החברה שלך לפשרה
3. העדפות ספציפיות של הלקוח לגבי סגנון תקשורת

תוֹצָאָה: ענייני תעסוקה עתידיים נהנים אוטומטית ממומחיות שנצברה זו ללא הגדרה ידנית או הוראות חוזרות ונשנות.

מפגש 1: פיתוח תיאוריית מקרה לתביעות נזקי גוף

מפגש 2 (שבועות לאחר מכן): בינה מלאכותית זוכרת באופן אוטומטי את תיאוריית המקרה הקיימת, נושאי הראיות המרכזיים וההחלטות האסטרטגיות כשאתה חוזר לעבוד על עדויות

מפגש 3 (חודשים לאחר מכן): בינה מלאכותית שומרת על המשכיות בעת ניסוח דרישות להסדרים, תוך שילוב חלק של כל ההחלטות האסטרטגיות הקודמות