全球市场规模为1万亿美元，该法律行业已受到新的创业创始人的极大关注，以此作为建设的领域。从表面上看，这种兴趣是有道理的。法律主要基于基于文本的交易，这些交易似乎是使用大语言模型（LLM）自动化和处理的理想选择。这些LLM提供了机会，可以快速加速人类能够理解和处理大型文件的速度（类似于律师与之合作的文件），为不同的初创公司提供了途径，以供不同的创业公司插入和在生成AI（Gen AI）波浪的缘中插入和创新。gen ai似乎对于使法律工作提高效率特别有用，因为尽管是一些高薪的专业人员，但律师还是花费不成比例的时间来重复性任务，例如基础研究，文档审查和案例准备。该见解得到了2023年和2024年针对AI公司的资金数量的确认。，例如，在2024年的生成AI法律景观中，Ma等人。发现“在2023年1月至2024年2月之间为LegalTech初创公司的资金总计约700m。”对于法律AI的这种兴趣是由于我们可以在下面的图中看到的，每年大致趋于每年10倍减少的趋势，并扩大了上下文窗口尺寸，而GPT，Claude和Gemini Windows的增加到128K，200K，200K和1M TOKEN大小。这些变化使律师能够以实际律师从事这项工作的成本的一小部分处理数百页的简介，典型的法律文件，从而获得了新的节省水平。法律工作量的规模进一步强调了创新的紧迫性：每年处理的6500万案件和450,000家美国律师事务所处理的160万份专利申请。随着案件的复杂性的增长和客户期望的增长，AI提供了前所未有的机会来通过提高法律堆栈大多数领域的效率和降低成本来重塑法律工作流程。这提出了一个重要的问题：鉴于法律和LLM之间看似明显的协同作用，为什么在法律AI领域中没有太多突破，大多数公司仍在依靠过时的工作流来实现其日常任务？