DeepSeek Peguam: Automasi Semakan Terma Ko...

Tarikh: 25 Jun 2026

Dunia undang-undang di Malaysia, seperti kebanyakan sektor lain, berada di ambang revolusi digital. Dengan ledakan teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan model bahasa besar (LLM), firma guaman, terutamanya Perusahaan Kecil dan Sederhana (PKS), kini mempunyai peluang keemasan untuk meningkatkan kecekapan operasi secara drastik. Salah satu tugasan yang paling memakan masa dan berintensiti tinggi bagi peguam adalah semakan terma kontrak. Proses ini sering melibatkan membaca beratus-ratus muka surat, mengenal pasti klausa kritikal, menilai risiko, dan memastikan pematuhan undang-undang tempatan.

DeepSeek, sebagai salah satu model bahasa besar sumber terbuka yang semakin mendapat perhatian, menawarkan jalan penyelesaian yang menarik untuk automasi proses ini. Artikel tutorial teknikal ini akan membimbing peguam Malaysia, mahupun profesional teknologi yang menyokong mereka, melalui langkah-langkah terperinci untuk memanfaatkan DeepSeek dalam mengautomasikan semakan terma kontrak. Kami akan meneroka prasyarat teknikal, konfigurasi sistem, dan strategi kejuruteraan prompt (prompt engineering) yang berkesan untuk mencapai transformasi digital dalam amalan undang-undang anda.

DeepSeek dan Potensi Revolusi Undang-Undang di Malaysia

DeepSeek adalah siri model bahasa besar yang dibangunkan oleh DeepSeek-AI, terkenal dengan prestasinya yang kompetitif dan sifatnya yang sumber terbuka. Ini membezakannya daripada model proprietari, memberikan lebih fleksibiliti, kawalan ke atas data, dan potensi penyesuaian yang mendalam – aspek kritikal bagi bidang undang-undang yang sensitif data.

Mengapa DeepSeek Relevan untuk Peguam Malaysia?

DeepSeek boleh digunakan untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), termasuk ringkasan teks, pengecaman entiti bernama (NER), analisis sentimen, dan yang paling penting di sini, menjawab soalan berdasarkan konteks dokumen. Untuk firma guaman di Malaysia, potensi DeepSeek terletak pada keupayaannya untuk:

  • Mengurangkan Masa Semakan: Automasi carian klausa, pengecaman terma standard, dan penonjolan anomali secara signifikan mempercepatkan proses semakan.
  • Meningkatkan Ketepatan: Mengurangkan ralat manusia yang mungkin berlaku akibat keletihan atau beban kerja yang tinggi.
  • Membebaskan Peguam: Membolehkan peguam fokus kepada analisis undang-undang yang lebih kompleks dan perundingan strategik, bukannya tugasan berulang.
  • Kos Efektif: Sebagai model sumber terbuka, kos pelaksanaannya berpotensi lebih rendah berbanding penyelesaian AI undang-undang komersial, menjadikannya pilihan menarik untuk PKS yang ingin melakukan transformasi digital tanpa pelaburan awal yang besar.
  • Kawalan Data: Model yang dihoskan secara tempatan (on-premise) memberikan firma kawalan penuh ke atas data sensitif mereka, memenuhi keperluan privasi data Malaysia dan kod etika profesion guaman.
  • Sokongan Bahasa Melayu: Walaupun kebanyakan LLM dilatih terutamanya dalam bahasa Inggeris, dengan kejuruteraan prompt yang teliti dan mungkin penyesuaian (fine-tuning) model, DeepSeek boleh dioptimumkan untuk memahami dan memproses kontrak dalam Bahasa Melayu.

Prasyarat Teknikal untuk Automasi

Sebelum kita menyelami kod, adalah penting untuk memahami keperluan perkakasan dan perisian untuk menjalankan DeepSeek secara efisien. Mengendalikan model bahasa besar memerlukan sumber pengkomputeran yang agak tinggi, terutamanya jika anda berhasrat untuk mengendalikan model yang lebih besar atau mengendalikannya secara tempatan.

Keperluan Perkakasan

Untuk menjalankan DeepSeek dengan berkesan, terutamanya model bersaiz pertengahan seperti DeepSeek-LLM-7B atau DeepSeek-Coder-6.7B, anda memerlukan:

  • Kad Grafik (GPU): Ini adalah komponen paling kritikal. Kad grafik NVIDIA dengan memori video (VRAM) yang mencukupi adalah sangat disyorkan. Untuk model 7B parameter, sekurang-kurangnya 16GB VRAM disyorkan, manakala 24GB atau lebih akan memberikan prestasi yang lebih lancar. Siri NVIDIA RTX 3080, 3090, 4070, 4080, atau 4090 adalah pilihan yang baik. Untuk pusat data atau penggunaan skala besar, kad NVIDIA A100 atau H100 adalah piawaian industri.
  • RAM Sistem: Sekurang-kurangnya 32GB RAM, tetapi 64GB atau lebih adalah ideal, terutamanya jika anda memproses dokumen yang sangat besar atau menjalankan beberapa proses secara serentak.
  • Storan: Solid State Drive (SSD) dengan ruang sekurang-kurangnya 200GB (bergantung kepada saiz model dan data) untuk menyimpan model DeepSeek dan dataset lain akan memastikan masa muat turun dan pemuatan yang pantas.
  • Rangkaian: Sambungan rangkaian jalur lebar yang stabil diperlukan untuk memuat turun model DeepSeek dari repositori seperti Hugging Face.

Keperluan Perisian

Persekitaran pembangunan anda perlu dikonfigurasi dengan perisian berikut:

  • Sistem Operasi: Linux (Ubuntu/Debian disyorkan untuk keserasian pakej yang lebih baik), atau Windows dengan Windows Subsystem for Linux (WSL2) untuk memanfaatkan keupayaan GPU.
  • Python: Versi 3.8 ke atas.
  • Pip: Pengurus pakej Python.
  • venv: Untuk mencipta persekitaran maya Python yang terasing.
  • Pustaka Python:
    • transformers: Untuk memuatkan dan berinteraksi dengan model DeepSeek.
    • pytorch atau tensorflow: Kerangka kerja pembelajaran mendalam (deep learning framework) yang digunakan oleh transformers. PyTorch sering menjadi pilihan yang lebih mudah untuk bermula.
    • accelerate (Hugging Face): Membantu menguruskan penggunaan sumber GPU secara cekap.
    • bitsandbytes: Membolehkan kuantisasi model untuk mengurangkan penggunaan VRAM.
    • PyPDF2 atau python-docx: Untuk mengekstrak teks dari fail PDF atau DOCX.
    • langchain (Pilihan): Untuk membina aplikasi LLM yang lebih kompleks, seperti sistem RAG (Retrieval Augmented Generation).

Langkah Demi Langkah: Automasi Semakan Terma Kontrak dengan DeepSeek

Proses ini boleh dibahagikan kepada beberapa langkah utama, dari penyediaan persekitaran hingga pelaksanaan semakan kontrak.

Langkah 1: Penyediaan Persekitaran Pembangunan

Pertama, mari sediakan ruang kerja yang bersih dan terasing.

  1. Pasang Python dan Pip: Pastikan Python 3.8+ dan pip sudah terpasang.

    sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3.8-venv # Untuk Linux

  2. Cipta dan Aktifkan Persekitaran Maya: Ini penting untuk mengelakkan konflik pergantungan.

    mkdir deepseek_legal_automation
cd deepseek_legal_automation
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

    (Jika menggunakan Windows, venv\Scripts\activate)

  3. Pasang Pustaka yang Diperlukan:

    pip install torch transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece
pip install PyPDF2 python-docx

    Jika anda mempunyai GPU NVIDIA, pastikan anda memasang PyTorch dengan sokongan CUDA. Rujuk laman web PyTorch untuk arahan pemasangan yang tepat berdasarkan versi CUDA anda. Contoh:

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

    (Gantikan cu118 dengan versi CUDA anda, cth cu121 untuk CUDA 12.1)

    Seorang wanita menaip di papan kekunci komputer riba dengan paparan kod atau data di skrin, melambangkan automasi dan analisis data.

Langkah 2: Memuat Turun dan Mengkonfigurasi Model DeepSeek

Kami akan menggunakan model DeepSeek-LLM-7B-Base atau DeepSeek-LLM-7B-Chat sebagai contoh, kerana ia menawarkan keseimbangan yang baik antara prestasi dan keperluan sumber.

  1. Muat Turun Model Menggunakan transformers:
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat" # Atau deepseek-llm-7b-base

# Memuatkan tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Memuatkan model. Gunakan load_in_8bit atau load_in_4bit untuk mengurangkan penggunaan VRAM
# perlukan bitsandbytes dan accelerate terpasang
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16, # Atau torch.float16 untuk GPU lama
    device_map="auto",
    load_in_8bit=True # Untuk mengurangkan penggunaan memori GPU
    # load_in_4bit=True # Jika 8-bit masih terlalu besar
)

# Pastikan model diaktifkan untuk inferens
model.eval()

print(f"Model {model_name} berjaya dimuatkan.")
    Pilihan device_map="auto" akan cuba memuatkan model ke GPU secara automatik jika tersedia, atau ke CPU jika tidak. load_in_8bit=True adalah teknik kuantisasi yang secara drastik mengurangkan keperluan VRAM dengan menukar bobot model kepada ketepatan 8-bit.

Langkah 3: Pemprosesan Dokumen Kontrak (Pre-processing)

Sebelum DeepSeek boleh menganalisis kontrak, teks perlu diekstrak daripada format asalnya (PDF, DOCX).

  1. Fungsi Ekstraksi Teks:
    import PyPDF2
from docx import Document

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    text = ""
    with open(pdf_path, "rb") as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        for page_num in range(len(reader.pages)):
            text += reader.pages[page_num].extract_text()
    return text

def extract_text_from_docx(docx_path):
    document = Document(docx_path)
    text = ""
    for paragraph in document.paragraphs:
        text += paragraph.text + "\n"
    return text

# Contoh penggunaan
# contract_text = extract_text_from_pdf("nama_kontrak.pdf")
# atau
# contract_text = extract_text_from_docx("nama_kontrak.docx")
# print(f"Teks kontrak diekstrak (sebahagian): {contract_text[:500]}...")
    Selepas ekstraksi, anda mungkin perlu melakukan pembersihan teks asas, seperti membuang ruang kosong berlebihan atau aksara pelik, walaupun LLM moden cukup mantap untuk mengendali teks yang agak "kotor".

Langkah 4: Reka Bentuk Prompt Kejuruteraan (Prompt Engineering) untuk Undang-Undang

Kejayaan DeepSeek bergantung kepada kualiti prompt yang anda berikan. Prompt yang baik perlu jelas, spesifik, dan menyediakan konteks yang mencukupi. Untuk tugas semakan kontrak, anda ingin membimbing model untuk bertindak sebagai "Pembantu Peguam AI" yang berpengetahuan.

Gunakan format prompt deepseek-llm-7b-chat yang disyorkan:

<|im_start|>system
You are an expert Malaysian legal assistant specialized in contract review. Provide concise and accurate analysis based on Malaysian law principles.
<|im_end|>
<|im_start|>user
[Teks arahan/soalan anda]
[Konteks kontrak anda]
<|im_end|>

Berikut adalah contoh strategi prompt untuk tugas semakan kontrak:

  • Mengenalpasti Klausa Penting:
    prompt = f"""<|im_start|>system
Anda adalah pembantu peguam Malaysia yang pakar dalam semakan kontrak.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Sila kenalpasti semua klausa berkaitan 'Indemniti', 'Penamatan Kontrak', dan 'Bidang Kuasa Mahkamah' dari kontrak berikut. Untuk setiap klausa, sertakan nombor perenggan atau tajuk jika ada, dan teks klausa tersebut.

Kontrak:
{contract_text}
<|im_end|>"""
  • Menilai Risiko atau Anomali:
    prompt = f"""<|im_start|>system
Anda adalah pembantu peguam Malaysia yang pakar dalam semakan kontrak. Analisis terma di bawah dan kenalpasti sebarang terma yang berisiko tinggi, tidak adil, atau samar-samar, terutamanya dari perspektif undang-undang kontrak Malaysia.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Sila fokus pada Klausa 7 (Penalti Kelewatan) dan Klausa 12 (Penyelesaian Pertikaian). Terangkan mengapa ia mungkin berisiko dan cadangkan penambahbaikan ringkas.

Kontrak:
{contract_text}
<|im_end|>"""
  • Membandingkan Terma dengan Piawaian: Jika anda mempunyai pangkalan data klausa standard firma anda, anda boleh menggabungkannya ke dalam prompt.
    standard_clause_indemnity = "Pihak A hendaklah menanggung rugi Pihak B sepenuhnya terhadap..."

prompt = f"""<|im_start|>system
Anda adalah pembantu peguam Malaysia yang pakar dalam semakan kontrak.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Bandingkan klausa indemniti dalam kontrak di bawah dengan klausa indemniti standard kami. Nyatakan persamaan dan perbezaan yang ketara, dan berikan komen mengenai potensi impak perbezaan tersebut.

Klausa Indemniti Standard:
{standard_clause_indemnity}

Kontrak:
{contract_text}
<|im_end|>"""
  • Ringkasan Eksekutif:
    prompt = f"""<|im_start|>system
Anda adalah pembantu peguam Malaysia yang pakar dalam semakan kontrak.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Sila berikan ringkasan eksekutif kontrak di bawah, menumpukan pada pihak-pihak terlibat, objektif utama kontrak, tempoh, terma pembayaran penting, dan sebarang klausa risiko utama.

Kontrak:
{contract_text}
<|im_end|>"""
    Apabila menggunakan teks kontrak yang panjang, adalah penting untuk mengingat had panjang input (context window) model. Untuk DeepSeek-LLM-7B, had ini boleh mencapai 4K atau 8K token. Untuk kontrak yang lebih panjang, anda mungkin perlu memecahkan kontrak kepada bahagian-bahagian atau menggunakan teknik RAG (Retrieval Augmented Generation) yang lebih canggih untuk mendapatkan maklumat yang relevan sebelum menjana respons.

Langkah 5: Melaksanakan Automasi Semakan

Mari satukan semua bahagian ini dalam satu skrip Python.

# Sambungan kod dari Langkah 2 & 3

def generate_response(prompt_text, tokenizer, model):
    inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=4096).to(model.device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, num_return_sequences=1,
                                 do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # DeepSeek chat format memerlukan sedikit pembersihan output
    # Kita perlu mencari tag <|im_start|>user atau <|im_end|> untuk mengekstrak respons sebenar
    start_token = "<|im_end|>"
    if start_token in response:
        response = response.split(start_token, 1)[1].strip() # Ambil bahagian selepas tag
        if "<|im_start|>" in response: # Buang tag mula jika ada
            response = response.split("<|im_start|>")[0].strip()
    
    return response

# Contoh aliran kerja penuh
if __name__ == "__main__":
    # Gantikan dengan laluan fail kontrak sebenar anda
    contract_file = "contoh_kontrak.pdf" # atau .docx
    
    # Ekstrak teks
    if contract_file.endswith(".pdf"):
        contract_content = extract_text_from_pdf(contract_file)
    elif contract_file.endswith(".docx"):
        contract_content = extract_text_from_docx(contract_file)
    else:
        print("Format fail tidak disokong. Sila gunakan .pdf atau .docx.")
        exit()

    print("Teks kontrak berjaya diekstrak.")

    # Konfigurasi model (dari Langkah 2)
    model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name,
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        device_map="auto",
        load_in_8bit=True
    )
    model.eval()

    # Contoh penggunaan prompt
    review_prompt = f"""<|im_start|>system
Anda adalah pembantu peguam Malaysia yang pakar dalam semakan kontrak. Berikan analisis yang ringkas, tepat, dan relevan berdasarkan prinsip undang-undang Malaysia.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Sila kenalpasti semua klausa berkaitan 'Penamatan Kontrak' dan 'Gantirugi' dari kontrak di bawah. Untuk setiap klausa, nyatakan nombor perenggan dan teks klausa tersebut. Juga, nyatakan sebarang risiko utama atau ketidakjelasan dalam klausa tersebut dari perspektif undang-undang Malaysia.

Kontrak:
{contract_content}
<|im_end|>"""

    print("\nMenjana respons DeepSeek...")
    deepseek_response = generate_response(review_prompt, tokenizer, model)
    print("\n--- Analisis DeepSeek ---")
    print(deepseek_response)
    print("-------------------------")

Pastikan anda menggantikan "contoh_kontrak.pdf" dengan laluan ke fail kontrak sebenar anda.

Tangan seorang peguam menunjuk ke arah kontrak di atas meja, disamping komputer riba yang menunjukkan graf analisis, menggambarkan semakan kontrak dibantu AI.

Langkah 6: Validasi dan Penambahbaikan

Output dari DeepSeek tidak boleh dianggap sebagai nasihat undang-undang muktamad. Ia adalah alat bantu yang kuat.

  1. Semakan Manusia: Setiap output AI mesti disemak dan disahkan oleh peguam bertauliah. AI boleh membuat "halusinasi" atau memberikan maklumat yang tidak tepat.
  2. Iterasi Prompt: Jika DeepSeek tidak memberikan jawapan yang memuaskan, ubah suai prompt anda. Jadilah lebih spesifik, berikan contoh, atau perincikan peranan model.
  3. Fine-tuning (Penyelarasan Halus): Untuk prestasi yang lebih tinggi dan pemahaman yang lebih baik tentang nuansa undang-undang Malaysia, anda boleh pertimbangkan fine-tuning DeepSeek pada dataset kontrak undang-undang Malaysia yang telah dianotasi. Ini adalah proses yang lebih kompleks dan memerlukan data dan sumber pengkomputeran yang lebih banyak, tetapi boleh menghasilkan model yang sangat disesuaikan dengan keperluan firma anda.

Cabaran dan Pertimbangan Etika

Walaupun potensi DeepSeek sangat besar, terdapat beberapa cabaran dan pertimbangan etika yang perlu dihadapi oleh peguam Malaysia:

  • Privasi dan Keselamatan Data: Kontrak mengandungi maklumat sensitif. Apabila mengendalikan DeepSeek secara tempatan, pastikan sistem anda selamat dan mematuhi Akta Perlindungan Data Peribadi (PDPA) 2010.
  • Kualiti Data Input: Kualiti teks yang diekstrak secara langsung mempengaruhi kualiti output. Dokumen imbasan dengan teks yang tidak jelas atau format yang kompleks boleh menghasilkan ekstraksi yang buruk.
  • Keterbatasan Model: DeepSeek, seperti semua LLM, tidak mempunyai pemahaman sebenar. Ia menjana teks berdasarkan corak yang dipelajari. Ia mungkin gagal memahami konteks yang sangat halus, undang-undang kes yang jarang, atau perubahan undang-undang terkini. "Halusinasi" – menjana maklumat palsu tetapi yakin – adalah risiko yang nyata.
  • Peranan Peguam: AI harus dilihat sebagai alat untuk meningkatkan kecekapan, bukan pengganti kepakaran peguam. Keputusan akhir, tafsiran undang-undang, dan nasihat kepada klien kekal sebagai tanggungjawab peguam.
  • Pematuhan Etika: Peguam perlu memastikan penggunaan AI mematuhi Kod Etika Profesion Undang-undang.

Masa Depan Transformasi Digital Undang-Undang di Malaysia

Penggunaan DeepSeek untuk automasi semakan kontrak hanyalah satu langkah awal dalam transformasi digital industri undang-undang di Malaysia. Dengan inisiatif seperti MyDIGITAL dan penekanan negara terhadap Revolusi Industri 4.0 (IR4.0), firma guaman, terutamanya PKS, mempunyai peluang untuk bersaing dengan syarikat yang lebih besar dengan mengamalkan teknologi ini.

Potensi AI dalam undang-undang melangkaui semakan kontrak: ia boleh membantu dalam penyelidikan undang-undang, pengurusan kes, penggubalan dokumen, dan bahkan analisis trend undang-undang. Dengan pendekatan yang berhati-hati dan strategik, peguam Malaysia boleh memanfaatkan DeepSeek dan teknologi AI lain untuk membangunkan amalan yang lebih cekap, tepat, dan berdaya saing pada masa hadapan.

Kesimpulan

Mengautomasikan semakan terma kontrak dengan DeepSeek adalah satu pelaburan strategik untuk firma undang-undang Malaysia. Walaupun memerlukan sedikit persediaan teknikal, manfaat yang ditawarkan – peningkatan kecekapan, ketepatan, dan pembebasan masa peguam untuk tugas bernilai tinggi – adalah sangat signifikan. Dengan mengikuti panduan langkah demi langkah ini, anda boleh memulakan perjalanan transformasi digital anda, memastikan firma anda kekal relevan dan berdaya saing dalam landskap undang-undang yang sentiasa berkembang. Ingatlah, kunci kejayaan terletak pada kombinasi teknologi AI yang canggih dengan kepakaran dan penilaian profesional manusia yang tidak ternilai.