Prueba asistente jurídico Daniel Leonardo Gonzalez Torres

La presentacion muestra de manera grafica una serie de pruebas iniciales para desarrollar un consultorio jurídico asistido por inteligencia artificial. Se exploraron dos métodos para mejorar la precisión de las respuestas legales: uno que busca información relevante en documentos legales al momento de cada consulta (RAG) y otro que ajusta el modelo de lenguaje con ejemplos específicos del ámbito legal (fine-tuning). Además, se evaluó la posibilidad de implementar este sistema en servidores locales utilizando herramientas como AnythingLLM y LM Studio, que permiten gestionar modelos de lenguaje de forma privada y segura . Estas pruebas proporcionan una base para futuras investigaciones en la aplicación de IA en servicios legales.

• Autores: Gonzalez Torres, Daniel Leonardo
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Libre
• Repositorio: RIU - Repositorio Institucional UniLibre
• OAI Identifier: oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31147
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10901/31147
• Palabra clave: Consultorio jurídico inteligente; inteligencia artificial legal; RAG (Retrieval-Augmented Generation); Fine-tuning; LLM (Large Language Models); AnythingLLM; LM Studio; Despliegue local de IA; Docker; ngrok; Legal AI; Intelligent Legal Services; RAG (Retrieval-Augmented Generation); Fine-tuning; LLM (Large Language Models); AnythingLLM; LM Studio; On-premises Deployment; Docker; ngrok
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/