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Fecha de propuesta:
25/09/2024
(Aceptada)
Descripción:
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema que utilice la tecnología de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para buscar y generar respuestas legales en tiempo real. El sistema permitirá que los usuarios introduzcan consultas legales en lenguaje natural y reciban respuestas precisas basadas en la búsqueda de información jurídica almacenada y modelos generativos de IA. Se evaluará la precisión y eficiencia de este enfoque frente a métodos tradicionales de consulta legal.
Objetivos funcionales:
• Búsqueda legal precisa: Desarrollar un sistema que permita a los usuarios realizar consultas legales en lenguaje natural. El sistema debe ser capaz de interpretar las consultas y buscar información jurídica relevante utilizando tanto una base de datos legal como un modelo generativo de IA.
• Generación de respuestas en tiempo real: El sistema debe generar respuestas claras y precisas, basándose en la información legal recuperada, de forma automatizada y en tiempo real.
• Interfaz de usuario amigable: Proporcionar una interfaz gráfica intuitiva donde los usuarios puedan introducir sus consultas y visualizar las respuestas legales generadas. Se evaluará la posibilidad de integrar un mecanismo de retroalimentación para mejorar la precisión de las respuestas con el tiempo, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado o no supervisado.
• Evaluación y comparación: Realizar una evaluación comparativa de la precisión y eficiencia del sistema basado en RAG frente a otros métodos tradicionales de consulta legal.
Entornos de desarrollo y explotación:
Python, frameworks basados en JavaScript, se evaluarán Frameworks de IA como Hugging Face para el uso de modelos de generación de texto, OpenAI GPT, BERT o LLama para la generación y procesamiento de lenguaje natural, Sistemas de recuperación de información como ElasticSearch o Solr para la indexación y búsqueda de documentos legales.
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