ГЕНЕРАЦІЯ З ДОПОВНЕННЯМ НА ОСНОВІ ПОШУКУ ДЛЯ СУДОВО-ПРАВОВОГО АНАЛІЗУ: ІНТЕГРАЦІЯ КРИМІНАЛЬНОГО КОДЕКСУ УКРАЇНИ З ДОКАЗАМИ З МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ - Фединишин, Тарас; Партика, Ольга (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
Цифрові криміналістичні розслідування в Україні вимагають від аналітиків класифікації доказів, отриманих із мобільних пристроїв, відповідно до положень Кримінального кодексу, що є трудомістким процесом і потребує глибокої правової експертизи. У цій статті представлено першу систему генерації з доповненням вибіркою (retrieval-augmented generation, RAG) для аналізу Кримінального кодексу України з акцентом на Розділ I («Злочини проти основ національної безпеки України»). Було сформовано базу даних із 9 статей, що охоплюють державну зраду, шпигунство, колабораційну діяльність і диверсію, та здійснено оцінювання системи на основі 60 синтетичних криміналістичних сценаріїв із детерміновано сформованою еталонною розміткою (ground truth). У межах експериментів порівнювалися чотири стратегії сегментації тексту, три багатомовні моделі ембедингів і чотири великі мовні моделі (як API-орієнтовані, так і розгорнуті локально). Найкраща конфігурація пошуку досягла показника MRR на рівні 0,588 із використанням ембедингів multilingual-e5-large та сегментації на рівні частин статей. Для наскрізної класифікації RAG у поєднанні з GPT-4o-mini забезпечила точність ідентифікації статті на рівні 54,2 %, перевищивши базову модель few-shot prompting (29,2 %, p = 0,03), проте не продемонструвала статистично значущого покращення порівняно з прямим застосуванням LLM (52,1 %, p = 0,89). Обґрунтовується, що основна перевага RAG для криміналістичних застосувань полягає не стільки в підвищенні точності класифікації, скільки у забезпеченні обґрунтованості, прозорості та належного управління: витягнуті правові норми є відстежуваними та верифікованими, база знань може оновлюватися без перенавчання моделі, а система підтримує повністю локальне розгортання у випадках, коли докази не можуть залишати межі організації. Локальні великі мовні моделі досягають 77 % продуктивності API-рішень (41,7 % точності), що підтверджує можливість локального розгортання за умови певного зниження точності.