Multimodel AI-aanpak is de ruggengraat van Legal Momo. Het systeem combineert twee AI-advocaten en een AI-rechter voor een grondige, meervoudige benadering van elk dossier. Deze unieke combinatie zorgt ervoor dat argumenten uitgebreid worden geanalyseerd en gecontroleerd, waardoor

Iedere jurist heeft wel eens gehoord van AI-modellen, maar Legal BERT is een bijzonder exemplaar. Dit is het gespecialiseerde taalmodel onder de motorkap van Legal Momo dat ervoor zorgt dat het platform juridische stukken écht begrijpt. BERT

NLP analyse is een kernfunctie van Legal Momo die juridische teksten razendsnel doorgrondt. In enkele seconden herkent de AI belangrijke juridische termen, wetsartikelen en jurisprudentie en vat complexe documenten bondig samen. Dit bespaart kostbare tijd en zorgt

Embeddings geheime codes vormen de onzichtbare sleutel die teksten laten “praten” binnen het Legal Momo platform. Een embedding is een numerieke representatie (vector) van een stuk tekst – alsof je elk document of vonnis omzet in een

Stel je voor: je uploadt een omvangrijk juridisch dossier en AWS SageMaker turbo orkestreert binnen enkele seconden een volledige analyse, inclusief RAG-search en AI-antwoorden. Dit voelt alsof je een turbo onder de motorkap van Legal Momo hebt:

RAG in actie is als vissen met een intelligent net: je haalt precies de relevante jurisprudentie naar boven zonder door een oceaan aan data te zwemmen. RAG, oftewel Retrieval-Augmented Generation, combineert gericht zoeken met tekstgeneratie – het

RLHF leren, oftewel Reinforcement Learning from Human Feedback, is een aanpak waarbij AI-modellen leren door beoordeling en bijsturing door menselijke experts. In plaats van de AI alleen te laten optimaliseren op basis van vooraf gedefinieerde doelen, krijgt