Files
legal-ai/docs/legal-principles-redesign.md
Chaim 338a8a947f feat(principles): canonical_statement synthesis service + throttled backfill (Phase E groundwork, #152)
Grounded (INV-AH) multi-instance synthesis with drift guard + chair gate
(pending_review, G10). Single path used by backfill, MCP tool, nightly drain.
HELD from production run pending the principles-redesign (rename+cull, #152).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-19 10:57:48 +00:00

5.8 KiB
Raw Permalink Blame History

עיצוב-מחדש: עקרונות משפטיים (לשעבר "הלכות")

מקור-ההחלטה: chaim, 2026-06-19. נולד תוך תכנון סינתזת-canonical_statement, כשהתגלה שהקורפוס תפח ל-5,243 "הלכות" (18.8 לפסק, 1,820 מהחלטות הוועדה עצמה) — מודל מושגי שגוי. מסמך זה הוא מקור-האמת ליוזמה עד שיוטמע ב-docs/spec/.

1. הבעיה

מערכת-החילוץ הקיימת תייגה כל פרופוזיציה-משפטית כ"הלכה" וחילצה ~18.8 לכל פסק, ללא תקרה, ללא הבחנת-מקור, ובאישור-אוטומטי חד-מודלי (confidence ≥0.80). תוצאה: 5,243 רשומות — מנופחות ומתויגות-שגוי. ועדת ערר מיישמת דין; היא אינה יוצרת הלכה. קריאה ל-1,820 פרופוזיציות מהחלטות-הוועדה "הלכות" שגויה משפטית.

2. מודל-המושגים החדש

מטרייה: עקרונות משפטיים. שני תת-סוגים לפי מקור:

מקור (case_law.source_kind) מונח מחייב?
פס"ד מחוזי/עליון (external, binding) הלכה תקדים מחייב
החלטת ועדת-ערר (internal_committee) כלל פרשני לא-מחייב; פרשנות/כלל-החלה שהוועדה גיבשה

3. אלגוריתם-החילוץ החדש (חל על שני המקורות)

1. 3 מודלים שונים (Claude מקומי + DeepSeek + Gemini) מנתחים לעומק את הפסק;
   כל מודל מציע מועמדים, כל מועמד עם ציון 0-1.
2. התאמה סמנטית בין שלושת המודלים → סט-מועמדים מאוחד; לכל מועמד:
      votes  = כמה מודלים זיהו/אימצו אותו (1-3)
      score  = ממוצע הציונים של המצביעים בלבד
3. דדופ מול הקורפוס (V41 lookup-before-insert, cosine ≥ HALACHA_CANONICAL_THRESHOLD):
      • מוכר → קישור ל-canonical קיים (instance/citation). לא נספר במכסה → משחרר סלוט.
      • חדש  → מועמד לעיקרון חדש.
4. כלל-אישור על מועמדים חדשים:
      votes = 3                      → APPROVED מיידי (גם אם score < 0.85)
      votes ≥ 2  AND  score ≥ 0.85   → APPROVED
      votes = 2  AND  score < 0.85   → pending_review (שער-יו"ר, G10)   [ברירת-מחדל]
      votes = 1                      → DROP (לא עיקרון אמיתי)            [ברירת-מחדל]
5. תקרה: עד 5 עקרונות חדשים לפסק. אם >5 עוברים — בוחרים 5 לפי score יורד.   [ברירת-מחדל]
   מקושרים-מוכרים (שלב 3) אינם נספרים בתקרה.

ברירות-מחדל הנדסיות (ניתנות-לכיול ב-config): מקרה-גבול (2 הצבעות, score<0.85) → יו"ר ולא פח; בחירת 5 כש->5 עוברים → לפי score; הצבעה-יחידה → drop.

4. סינון רטרואקטיבי

אותו פאנל-3 + תקרת-5 + כלל-0.85 ירוץ על 5,243 הקיימים, מקובצים לפי פסק-המקור: לכל פסק — להפעיל את האלגוריתם, לשמור את הניצולים (≤5), לסמן את השאר rejected (הפיך, גיבוי SQL/CSV ל-data/audit/). מודל על מהלך-הניקוי 2026-06-03 (docs/halacha-strict-rubric.md) ועל halacha_panel_approve.py הקיים.

5. תשתית קיימת לבנות עליה

  • פאנל תלת-מודלי: scripts/halacha_panel_approve.py (Claude מקומי + DeepSeek + Gemini, KEEP_SYSTEM) — אותם 3 מודלים מ-gold-set (AC1=0.92). מקור-הצבעות.
  • דדופ/קישור V41: db.nearest_canonical_halacha (cosine), lookup-before-insert בחילוץ.
  • ולידטורים: services/halacha_quality.py (non_decision/application/thin/quote/NLI).
  • רובריקה: docs/halacha-strict-rubric.md (6 עילות-חיתוך).
  • שער-מקור: db.EXTRACTION_ELIGIBLE_PREDICATE (db.py:7171) — נקודת-הזרקת תקרת/תיוג.
  • סינתזה: services/canonical_synthesis.py + backfill_canonical_synthesis.py (כבר נבנו; יחולו על הניצולים בשם החדש — פאזה אחרונה).

6. פאזות-ביצוע (מוצע)

# פאזה תוכן תלות
0 עצירה הקפאת ריצת-הסינתזה המלאה (בוצע)
A מודל-הצבעות משותף שירות panel_extraction — 3 מודלים, התאמה סמנטית, votes+mean-score, כלל-אישור. מקור-יחיד ל-B ו-C (G2)
B רף להבא חיבור A ל-halacha_extractor: תקרת-5, דדופ-משחרר-סלוט, תיוג הלכה/כלל-פרשני לפי מקור. מחליף auto-approve חד-מודלי A
C סינון רטרואקטיבי סקריפט-batch מריץ A על 5,243 לפי פסק; ניצולים≤5; השאר rejected (הפיך) A
D שם "הלכה"→הלכה/כלל-פרשני/עקרונות; UI + תיאורי-כלים + תיעוד. rename-DB מלא = אופציונלי-נפרד
E סינתזה canonical_synthesis על הניצולים, בשם החדש C, D

סדר-בנייה מומלץ: A → (B ‖ D) → C → E. A הוא הליבה המשותפת; D (שם) עצמאי ובטוח להקדים.

7. Invariants

מקיים: INV-G10/INV-LRN1 (שער-יו"ר על מקרי-גבול), INV-AH (עיגון-מקור בחילוץ), INV-G2 (מודל-הצבעות מקור-יחיד ל-B+C), INV-G9 (audit-trail להצבעות + לסינון), INV-G6 (רענון-embedding). מודל-הצבעות-היו"ר משתלב ב-active-learning הקיים (halacha_panel_rounds, project_active_learning_panel).