Tag-It

המסמך מומר לטקסט: PDF, Word, מצגות, Excel. מסמכים סרוקים עוברים זיהוי תווים אוטומטי. כותרות ממסמכי Word מחולצות בנפרד.

מודל שפה מנתח את הטקסט ומזהה את הפרטים המרכזיים: שם תיק, בית משפט, שופטים, תאריך, תגיות, תקציר, ואזכורי חוקים.

שמות חוקים שזוהו מושווים מול מאגר חוקים רשמי. גם אם שם החוק נכתב בצורה לא מדויקת — המערכת מזהה אותו ומתאימה לשם הרשמי.

בהתאם לסוג המסמך, מופעלים כללי ניתוח נוספים. לדוגמה: אם המסמך הוא גזר דין — המערכת תזהה גם פרטי ענישה ונאשמים.

תוצאות של שלב אחד יכולות להפעיל ניתוחים נוספים — כך המערכת חופרת יותר לעומק ומוציאה תמונה מלאה ומפורטת.

כל פרט שזוהה נרשם אוטומטית כשדה חיפוש. שדות חדשים שהמערכת מגלה הופכים מיד לזמינים לסינון — ללא הגדרה ידנית.

לאחר הניתוח, המערכת בודקת את התגיות שזוהו ומשייכת את המסמך אוטומטית לתחום המתאים — למשל: גזר דין פלילי, חופש מידע, לשון הרע, ערעור פלילי ועוד. כך מסמכים שמיובאים ממקורות חיצוניים מנותבים אוטומטית למקום הנכון.

המערכת בודקת שהשאילתה תקינה, וטוענת את רשימת כל השדות שניתן לחפש בהם (בית משפט, שופטים, תגיות, תאריכים ועוד).

מודל שפה מקבל את המשפט שכתבתם יחד עם רשימת השדות הזמינים, ומחליט אילו מסננים להפעיל, באיזה סדר למיין, ומסביר בעברית מה הוא עשה.

המערכת בודקת שהמסננים שנוצרו הגיוניים — מתקנת שדות שלא קיימים, מתאימה אופרטורים לסוג השדה, ומנקה ערכים.

המסננים המתורגמים מופעלים כחיפוש רגיל מול מסד הנתונים — בדיוק כמו חיפוש מובנה ידני.

אם לא נמצאו תוצאות — המערכת מנסה שוב עם מסננים מרוככים. אם עדיין אין — עוברת לחיפוש טקסט חופשי כדי למצוא תוצאות קרובות.

התוצאות מוצגות עם שקיפות מלאה: הסבר מה המערכת חיפשה, שבבי מסננים שניתנים להסרה, וכפתורים להרחבה או צמצום החיפוש.