運作方式
Everlaw 提供安全、標準化的模型上下文協定（MCP）伺服器，讓 OpenAI 能連線至 Everlaw，代表已通過驗證的使用者處理即時案件資料。 透過連接器，已連線的智慧體可以瞭解使用者的 Everlaw 專案結構，將自然語言請求轉換為 Everlaw 搜尋邏輯，擷取符合條件的文件及其文字，並分析中繼資料與依 Bates 編號取得的結果集。已連線的智慧體也能支援以自然語言進行報告與分析的工作流程，而 Everlaw 仍是受控管的證據層，也是案件資料、中繼資料及工作成果的正式紀錄系統。 連接器的設計確保其僅在使用者現有的 Everlaw 權限範圍內運作。每項請求都會依據使用者的 Everlaw 權限進行身分驗證與授權檢查，因此智慧體只能存取該使用者原本就有權檢視的專案、文件與資料。連接器也將支援 Deep Dive，讓使用者透過 Deep Dive 查詢符合條件的 Everlaw 專案資料，取得有證據支持的結果，且不會變更底層的案件紀錄。 透過連接器，智慧體可以： 在 Deep Dive 工具推出後，使用 Deep Dive 提出更廣泛的調查問題，並傳回有證據支持的結果。 將自然語言請求轉換為結構化的 Everlaw 搜尋。 針對專案內容、文件數量、資料保管人、日期、Bates 編號範圍及其他傳回資料，產生結構化報告。 依文件文字、中繼資料、Bates 編號或控制編號、文件夾、編碼、遮蔽內容、文件交付批次、處理條件及其他支援的條件進行搜尋。 找出專案中可用的中繼資料欄位、資料集，以及已處理的上傳資料。 擷取符合條件的文件，連同 Bates 編號、中繼資料、審閱連結、文件文字連結及擷取值。 以自然語言摘要及分析擷取的文件或結果集。
你還能做些什麼？
掌握案件概況
Everlaw 檢視 [project] 中可用的資料集、文件夾與中繼資料。概述蒐集到的證據，找出重要的資料保管人與日期範圍，並針對 [issue] 建議精準的搜尋方式。
準備證人資料摘要
Everlaw 在 [project] 中尋找 [date range] 期間涉及 [witness] 的文件。準備證言錄取摘要，涵蓋關鍵事件、矛盾陳述及待探究的問題，並引用 Bates 編號與審閱連結。
評估證據缺口
Everlaw 在 [project] 中搜尋能回答 [matter question] 的證據。概述文件能證實的內容、與文件相矛盾的說法，以及缺少的資料。引用文件出處，並建議後續搜尋方向。
方案內容
應用程式
Everlaw
資源
只需點擊幾下即可新增 Everlaw 外掛程式
可用性取決於特定外掛程式、你的訂閱方案及工作區設定。部分連線需要管理員進行設定或批准。若存取權限遭封鎖，請聯絡你的工作區管理員。
