تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي (AI) في مجالات متعددة بما في ذلك القانون، حيث تم استخدامه بشكل واسع في اللغات ذات الموارد العالية مثل الإنجليزية. ولكن، تظل اللغات ذات الموارد القليلة، مثل النيبالية، تواجه تحديات كثيرة بسبب نقص البيانات. في خطوة رائدة، تم تقديم أول تطبيق لنموذج يعتمد على تقنية استرجاع المعلومات المعززة (Retrieval Augmented Generation) للإجابة على الأسئلة القانونية باللغة النيبالية.

هذا البحث، الذي اعتمد على السجلات القانونية المستخرجة من الأرشيف الرقمي لـ Nepal Kanun Patrika، أظهر نتائج مثيرة. باستخدام طريقة BM25 على الوثائق المجزأة، حقق النموذج دقة مذهلة تصل إلى 91% في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، حقق النموذج الذي تم تدريبه على نموذج متعدد اللغات مثل E5، دقة وصلت إلى 75%.

وكانت التقييمات التي تم إجراؤها على الإجابات المولدة تشير إلى أرضية تصل إلى 74%، و85% من حيث الصدق وفقًا لنموذج الحكم الآلي، بينما أظهرت تقييمات البشر مستوى صدق بلغ 84%. وأظهرت النتائج أيضًا أن عملية استرجاع المعلومات (BM25) حققت نسبة نجاح تصل إلى 92% في توليد الإجابات.

توضح هذه النتائج أن نموذج استرجاع المعلومات يمكن أن يلعب دورًا حيويًا في سد الفجوة في مجال الإجابات القانونية للغات ذات الموارد القليلة، مما يضع الأسس لأنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة في المجال القانوني النيبالي.