Diseño de un Asistente Inteligente RAG para la Comisión de Eliminación de Barreras Burocráticas de INDECOPI - 2024

Abstract

Durante las últimas décadas, las tecnologías de la información han irrumpido en casi todos los aspectos de la vida humana, lo que ha provocado una evolución significativa en la forma en que gestionamos la información. Este cambio ha llevado a un aumento exponencial en el almacenamiento de grandes volúmenes de datos, especialmente no estructurados. En el ámbito legal, este fenómeno no ha sido la excepción. La digitalización de documentos legales, la automatización de procesos judiciales y el uso de herramientas avanzadas de análisis de datos han mejorado la eficiencia en la gestión de casos, facilitando un acceso más rápido y organizado a la información jurídica. Sin embargo, uno de los mayores desafíos sigue siendo la identificación de información relevante y precisa para responder de manera eficaz a consultas legales o demandas complejas. Es en este punto donde la combinación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con agentes de recuperación aumentada (RAG) ha comenzado a transformar la práctica legal. Los LLMs, al ser capaces de generar texto y realizar análisis generales de datos, ofrecen una gran ventaja, pero los agentes RAG añaden una capa crucial al permitir la búsqueda directa en bases de datos jurídicas especializadas. Esto permite recuperar documentos específicos y datos relevantes de manera precisa y contextualizada, optimizando así la toma de decisiones legales con información más precisa y pertinente en un entorno cada vez más digital.

Over the past few decades, information technologies has disrupted almost every aspect of human life, causing a significant evolution in the way we manage information. This change has led to an exponential increase in the storage of large volumes of data, especially unstructured. In the legal field, this phenomenon has not been the exception. The digitization of legal documents, the automation of judicial processes and the use of advanced data analysis tools have improved efficiency in case management, facilitating faster and more organized access to legal information. However, one of the biggest challenges remains identifying relevant and accurate information to effectively respond to complex legal inquiries or claims. It is at this point that the combination of large language models (LLMs) with recovery augmented agents (RAGs) has begun to transform legal practice. LLMs, being able to generate text and perform general data analysis, offer a great advantage, but RAG agents add a crucial layer by allowing direct search in specialized legal databases. This allows specific documents and relevant data to be retrieved in a precise and contextualized manner, thus optimizing legal decision-making with more precise and relevant information in an increasingly digital environment.