文書分析用LLM API

本番アプリでの文書分析

法務チームが基本契約とセキュリティの追加条項、料金表を比較します。 解析ではページ番号、見出し、表、脚注を維持します。 モデルが選んだ節を受け取り、条項ごとの差異を報告します。

すべての差異に正確な文書とページを示します。 モデルを呼ぶ前に文字認識の品質を確認します。読みにくいスキャンは再処理し、モデルに推測させません。

文書分析の処理の流れ

• ページと構造の参照を残して文書を解析する。
• 確認する問いに関係する条項を選ぶ。
• 形式を揃えた差異表を求める。
• 全引用を元の箇所と照合する。
• 資料不足、矛盾、文字認識の不良は確認待ちへ回す。

LLMFly AIでgemini-2.5-proを呼び出す

リクエストはサーバーから送ります。例の内容と仮のツールスキーマを、アプリのデータとツールに置き換えてください。

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Compare the supplied contract sections. Return a deviation table with issue, baseline clause, changed clause, risk, document ID, and page. Never infer missing text."},
      {"role": "user", "content": "Compare liability, security, renewal, and pricing terms across these documents."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'

主モデルにgemini-2.5-proを選ぶ理由

大量の異なる文書や文書間の比較には、まずGemini 2.5 Proを使います。

必要な節に絞ったテキストのみの文書にはTerraを使います。 未解決の高リスク条項だけをSolまたは法務担当に回します。

文書分析の合格基準

本番前に対処する失敗

• 長い入力が使えれば検索は不要と思う
• ページの参照を失う
• 根拠がない要約を流暢さで高く評価する
• 読み取りに失敗したページを無視する

出力と実行記録

各行に文書とページの根拠がある、条項別の差異表を返します。

本番の実行ごとにモデルID、リクエストID、トークン使用量、再試行、検証結果、最終的な扱いを記録してください。