- ハーバードSEASのデータサイエンスおよび計算科学の修士課程の学生たちは、AC297R：計算科学およびエンジニアリングキャプストーンプロジェクトで協力して、投資管理のためのAI対応情報抽出を行う機械学習モデルを構築した。
- LPAsから情報を抽出するプロジェクトは、長くて解釈が難しい限定パートナーシップ契約書から鮮明な情報を抽出することを目的としており、金融企業が面する作業量や複雑さを減らす。
- 研究は、機械学習モデルと古典的ソフトウェアエンジニアリングアプリケーションを開発し、大規模な言語モデル（LLMs）に最も関連性の高いコンテキストを提供することで、業界固有の難しい質問に正確な回答を生成するのに役立つ。
- プロンプトエンジニアリング技術を使用して、誤検知率を大幅に低減することができた。
このプロジェクトは、SEASで学んだスキルを活用し、生産レベルのアプリケーションを設計および開発するのに役立った。また、ハーバードマネジメントカンパニーのCスイート、データサイエンスチーム、弁護士と密接に協力して新しい視点やアイデアを考慮に入れることができた。