Amazon Bedrock 可以在法律领域中用于自动起草文件、总结判例法和增强法律研究。 通过 API 提供对基础模型 (FM) 的访问，开发人员可以构建将 AI 功能集成到法律工作流程中的工具。 这些应用程序减少了人工工作，同时保持了准确性，前提是它们的设计考虑了特定领域的要求。
对于起草法律文件，Bedrock 的模型可以生成结构化模板，例如合同、保密协议 (NDA) 或遗嘱。 开发人员可以创建一个应用程序，用户在其中输入参数（例如，当事方、管辖权、条款），并且模型会填充文档草稿。 例如，一种工具可以通过将标准化条款与自定义条款相结合来自动生成 NDA，从而确保一致性并减少人为错误。 但是，开发人员必须实施验证机制，以确保符合现行法律并标记异常条款。 Bedrock 的 API 可以集成到文档管理系统中，使律师能够迭代地完善草稿，而不是从头开始。
总结判例法是另一种实际用途。 法律专业人士经常审查冗长的法院意见，以识别先例或关键裁决。 由 Bedrock 提供支持的工具可以摄取案例文件的 PDF 或文本文件，并输出简洁的摘要，突出显示事实、法律问题和结果。 例如，开发人员可以为法律研究平台构建一个插件，将 50 页裁决的核心内容提取到一个段落摘要中。 为了确保准确性，该模型可以在法律数据集上进行微调，以识别特定领域的语言并优先考虑诸如司法推理之类的关键部分。 这将帮助律师快速评估相关性，而无需手动浏览文档。
最后，Bedrock 可以通过启用跨大型数据库的语义搜索来增强法律研究。 开发人员可以设计一个系统，用户在其中查询自然语言问题（例如，“哪些案例支持限制软件合同中的责任？”），并且模型检索相关的法规或先例。 例如，一种工具可能会将合同条款与过去案例中的相似条款进行交叉引用，以预测可执行性风险。 为了解决隐私问题，Bedrock 的安全数据处理可确保敏感的案件详细信息得到保护。 开发人员需要实施过滤器来优先考虑权威来源并避免过时或被推翻的决策。 这些工具可以简化研究，同时减少律师手动筛选数据库所花费的时间。