7 tür mevzuatı tek yerden arayan bir RAG demosu yaptım — MiniLex

Mevzuat ararken "Cinsel Şiddeti Cezalandırma Kanunu Madde 14" gibi tam ifadeyi bilmeden arama yapamamak can sıkıcı olduğundan, vatandaşın günlük dilde sorduğu sorulara ilgili madde hükümlerini döndüren bir RAG demosu yaptım.

Verileri Ministry of Government Legislation kamu OpenAPI'sinden alıyor, Markdown olarak düzenliyor ve her gün cron ile güncelliyorum.

• Kanunlar (law-kr): 5,589
• İdari düzenlemeler (regulate-kr): 10,765
• İçtihatlar (precedent-kr): 171,014
• Mevzuat yorum örnekleri (interpretation-kr): 8,728
• Anayasa Mahkemesi karar örnekleri (constitution-kr): 38,092
• Yerel mevzuat (localrule-kr): 159,910
• Antlaşmalar (treaty-kr): 6,907

Toplam 397K+ Markdown belge.
Üretim veritabanında 1.36M+ madde indekslenmiş durumda.

• Demo: https://minilex.wellsa.ai
• Veri/kod (MIT): https://github.com/wellsa-ai
• HF Mirror: https://huggingface.co/wellsa-ai

5 vatandaş senaryosunda (deepfake / ücretin ödenmemesi / haksız işten çıkarma / kişisel veri sızıntısı / stalking) kaynak maddelerle birlikte sonuç döndüğünü doğruladım, ancak genelleme konusunda hâlâ gidilecek çok yol var.
Anahtar kelime + eşanlamlı genişletmeye bağımlılık yüksek olduğu için sıralama genellemesi bir sonraki ödev.

Stack tarafında standart olarak Next.js + FastAPI + Celery + PostgreSQL + pgvector kullanıyorum; embedding için nomic-embed-text-v2-moe (768d) kullanılıyor.
Kendi güvenlik örneklem benchmark'ımda R@5 0.86 / MRR 0.753 civarında çıktı.

Bu, hukuki danışmanlığın yerini alan bir araç değil; yalnızca kaynak madde araştırmasına yardımcı olmak içindir.
Gerçek kararlar için lütfen yetkin bir uzmana danışın.

Geri bildirim / PR memnuniyetle karşılanır.