Altumatim 法律电子证据发现
用 Vertex AI 上的 Gemini 分析大批量电子取证文档。任务：Altumatim 使用 Vertex AI 上的 Gemini 分析数百万份电子取证（eDiscovery）文档。该系统处理大型法律文档集合以识别相关材料，使律师能够专注于构建法律论点，而非进行人工审查。来源未详细说明具体的人工审批流程。；工具：Google Cloud AI。人工角色：原始材料未说明；局限：性能数据来自厂商披露；需在自己的工作负载上进行验证。来源未详细说明人工介入的审批流程或低置信度结果的异常处理机制。未指定与现有法律案件管理系统的集成情况。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
用 Vertex AI 上的 Gemini 分析大批量电子取证文档。
工作流程
Altumatim 使用 Vertex AI 上的 Gemini 分析数百万份电子取证（eDiscovery）文档。该系统处理大型法律文档集合以识别相关材料，使律师能够专注于构建法律论点，而非进行人工审查。来源未详细说明具体的人工审批流程。
原文报告的结果
Google Cloud 报告称，处理时间从数月缩短至数小时，准确率提高到 90% 以上。这些指标由厂商披露，归因于 Altumatim 的实施。来源中未提供对这些具体结果的独立验证。
人工角色
原始材料未说明
局限
性能数据来自厂商披露；需在自己的工作负载上进行验证。来源未详细说明人工介入的审批流程或低置信度结果的异常处理机制。未指定与现有法律案件管理系统的集成情况。
试一试
我想使用 Vertex AI 上的 Gemini 试点电子取证工作流。我的背景是 [可替换：律师事务所名称] 处理 [可替换：案件类型]，涉及 [可替换：文档数量] 份文档。源文件位于 [可替换：URL 或路径]。目标用户是 [可替换：律师角色]。输出位置为 [可替换：系统或文件夹]。 步骤： 1. 摄取一个包含 50 份文档的小型已标记样本。 2. 使用 Vertex AI 上的 Gemini 对相关性进行分类。 3. 将 AI 输出与人工标记的真实值进行比较。 4. 计算精确率、召回率和漏检的相关文档。 5. 向我展示结果，经我确认后再扩大规模。 交付物：一份包含准确性指标和漏报（False Negatives）列表的报告。成功定义为样本上的召回率超过 90%。如果缺少输入，请询问文档样本和标记标准。未经明确批准，不得处理真实客户数据。
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