Presentacion JurisLibreIA Asistente Juridico Inteligente: Facilitando el acceso a la justicia

La presentación se centro en Jurislibre IA, una plataforma de asesoría legal basada en IA que integra dos enfoques clave RAG (Retrieval-Augmented Generation) y fine-tuning de modelos de lenguaje junto a bases de datos vectoriales y de grafos. Se detalló en profundidad el funcionamiento de cada tecno...

Full description

Autores:
Gonzalez Torres, Daniel Leonardo
Santa Quintero, Ricardo Andres
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad Libre
Repositorio:
RIU - Repositorio Institucional UniLibre
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31186
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10901/31186
Palabra clave:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Fine-tuning
Bases de datos vectoriales
Bases de datos de grafos
GPT Playground
Langchain
Metodos de cuantizacion
Embebbings
Indexación semántica
Inteligencia Artificial aplicada al derecho
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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Vector database
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Quantization Methods
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Semantic indexing
Intelligent Legal Services
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description La presentación se centro en Jurislibre IA, una plataforma de asesoría legal basada en IA que integra dos enfoques clave RAG (Retrieval-Augmented Generation) y fine-tuning de modelos de lenguaje junto a bases de datos vectoriales y de grafos. Se detalló en profundidad el funcionamiento de cada tecnología, los beneficios de combinar recuperación de información con generación, y por qué las estructuras de datos avanzadas resultaron cruciales. También se expusieron las pruebas iniciales en servidores locales, así como la transición hacia entornos en línea usando GPT Playground y librerías LLM de Python, con el objetivo de reforzar la seguridad y la confiabilidad para el usuario final.
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También se expusieron las pruebas iniciales en servidores locales, así como la transición hacia entornos en línea usando GPT Playground y librerías LLM de Python, con el objetivo de reforzar la seguridad y la confiabilidad para el usuario final.Universidad Libre -- Ingenieria -- Ingenieria de sistemasThe presentation focused on Jurislibre AI, an AI-based legal advisory platform that integrates two key approaches: Retrieval-Augmented Generation (RAG) and fine-tuning of language models with vector and graph databases. The presentation detailed in depth how each technology works, the benefits of combining information retrieval with generation, and why advanced data structures were crucial. Initial testing on local servers was also discussed, as well as the transition to online environments using GPT Playground and Python LLM libraries, with the goal of strengthening security and reliability for the end user.PDFRetrieval-Augmented Generation (RAG)Fine-tuningBases de datos vectorialesBases de datos de grafosGPT PlaygroundLangchainMetodos de cuantizacionEmbebbingsIndexación semánticaInteligencia Artificial aplicada al derechoRetrieval-Augmented Generation (RAG)Fine-tuningVector databaseGraph databaseGPT PlaygroundLangchainQuantization MethodsEmbebbingsSemantic indexingIntelligent Legal ServicesPresentacion JurisLibreIA Asistente Juridico Inteligente: Facilitando el acceso a la justiciaPresentation JurisLibreAI Smart Legal Assistant: Facilitating access to justiceTesis de Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fNVIDIA. (n.d.). What Is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? NVIDIA. Retrieved May 13, 2025, from https://www.nvidia.com/en-us/glossary/retrieval-augmented-generation/Singh, S., Khanuja, M., & Zhang, Y. (2024, August 5). Build an end-to-end RAG solution using Amazon Bedrock Knowledge Bases and AWS CloudFormation. AWS Machine Learning Blog. Retrieved May 13, 2025, from https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-end-to-end-rag-solution-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock-and-aws-cloudformation/DataCamp. (n.d.). Fine-Tuning LLMs: A Guide With Examples. Retrieved May 13, 2025, from https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-large-language-modelsMartínez, J. (2022, October ? ). Supervised fine-tuning: Customizing LLMs. Medium. Retrieved May 13, 2025, from https://medium.com/mantisnlp/supervised-fine-tuning-customizing-llms-a2c1edbf22c3Pinecone. (n.d.). Pinecone Database: Overview. Retrieved May 13, 2025, from https://docs.pinecone.io/guides/get-started/overviewElastic. (n.d.). Semantic Search. Elastic.co. 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