Pinsent Masons setzt ‘V7 Go’ GenAI Plattform ein

Pinsent Masons setzt ‘V7 Go’ GenAI Plattform ein

Die internationale Anwaltskanzlei Pinsent Masons wird eine neue GenAI-Automatisierungsplattform namens “V7 Go” einsetzen, die von V7 Labs mit Sitz in London entwickelt wurde und KI-Produkte und -Dienstleistungen für Kunden in verschiedenen Branchen wie Sony und Roche bereitstellt.

V7 Go ist eine hochstrukturierte GenAI-Umgebung, die es Benutzern ermöglicht, die Fähigkeiten eines LLMs (Legal Language Model) beispielsweise zur Bearbeitung von Textabfragen in einem mehr fokussierten Workflow mit mehreren Aufforderungen anzuwenden. Es arbeitet mit den Modellen von OpenAI, Anthropic und Gemini.

Orlando Conetta, Leiter Forschung und Entwicklung bei Pinsent Masons, beschrieb V7 Go als das Äquivalent von Excel für die natürliche Sprachverarbeitung, das Benutzern ermöglicht, komplexe Ketten von Aufforderungen über große Dokumentenvolumina zu skalieren, und das alles durch eine intuitive und leistungsstarke Benutzeroberfläche.

V7 Go bietet die Möglichkeit, Effizienz, Skalierbarkeit und Qualität für Pinsent Masons sofort zu steigern und passt zur breiteren Forschungs- und Entwicklungsstrategie der Kanzlei, Technologien zu testen, die konkrete Vorteile für Mitarbeiter und Kunden bringen.

Das Unternehmen V7 Labs zeichnet sich durch Stärke in der visuellen Analyse aus und hebt hervor, dass V7 Go in der Lage ist, gedruckten und handschriftlichen Text sowie Diagramme, Grafiken und Logos durch den Einsatz fortschrittlicher OCR-Technologien zu erkennen.

Die Bezahlung für diesen Service erfolgt über sogenannte “Go Tokens”, standardisierte Einheiten, die durch die Umrechnung von Tokens verschiedener Modellanbieter in ein einheitliches Maß erhalten werden.

Alles in allem zeigt diese Partnerschaft zwischen Pinsent Masons und V7 Labs, dass große Anwaltskanzleien zunehmend GenAI-Technologien einsetzen, sei es durch die Zusammenarbeit mit einem oder mehreren Anbietern zur Bewältigung verschiedener Aufgaben oder durch einen “Build Your Own” Ansatz, der eine hohe Anpassung ermöglicht.