Poster Prueba y desarrollo JurislibreIA

El póster “Prueba y Desarrollo JurisLibreIA” muestra cómo el semillero Sensorama de la Universidad Libre diseñó e implementó un asistente jurídico basado en IA para automatizar la recolección, filtrado y análisis de documentos legales; recopilaron sentencias y normas, validaron la autenticidad de la...

Full description

Autores:
Gonzalez Torres, Daniel Leonardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad Libre
Repositorio:
RIU - Repositorio Institucional UniLibre
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31187
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10901/31187
Palabra clave:
Asistente jurídico
Inteligencia Artificial
Modelos de Lenguaje (LLM)
Preentrenamiento
Filtrado de autenticidad
Almacenamiento vectorial
Grafos semánticos
Procesamiento local
Automatización de tareas jurídicas
Revisión de documentos
Búsqueda de jurisprudencia
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Fine-tuning
Docker
Legal assistant
Artificial Intelligence
Language Models (LLM)
Pretraining
Authenticity Filtering
Vector Storage
Semantic Graphs
Local Processing
Legal Task Automation
Document Review
Jurisprudence Search
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description El póster “Prueba y Desarrollo JurisLibreIA” muestra cómo el semillero Sensorama de la Universidad Libre diseñó e implementó un asistente jurídico basado en IA para automatizar la recolección, filtrado y análisis de documentos legales; recopilaron sentencias y normas, validaron la autenticidad de las fuentes, almacenaron la información en estructuras de vectores y grafos, preentrenaron un modelo de lenguaje profundo adaptado al dominio legal, lo desplegaron de manera local para procesar consultas y resumenes, y desarrollaron una interfaz gráfica para facilitar la interacción con usuarios; los prototipos iniciales demostraron que la herramienta reduce tiempos de revisión y mejora la eficiencia, y abren el camino a futuros refinamientos del modelo, ampliación del corpus normativo y fortalecimiento de la fiabilidad en entornos reales.
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Initial prototypes demonstrated that the tool reduces review times and improves efficiency, paving the way for future refinements of the model, expansion of the normative corpus, and strengthening reliability in real-world environments.PDFhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Asistente jurídicoInteligencia ArtificialModelos de Lenguaje (LLM)PreentrenamientoFiltrado de autenticidadAlmacenamiento vectorialGrafos semánticosProcesamiento localAutomatización de tareas jurídicasRevisión de documentosBúsqueda de jurisprudenciaRetrieval-Augmented Generation (RAG)Fine-tuningDockerLegal assistantArtificial IntelligenceLanguage Models (LLM)PretrainingAuthenticity FilteringVector StorageSemantic GraphsLocal ProcessingLegal Task AutomationDocument ReviewJurisprudence SearchRetrieval-Augmented Generation (RAG)Fine-tuningDockerInteligencia ArtificialPoster Prueba y desarrollo JurislibreIAPoster Testing and Development JurislibreIATesis de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAmazon Web Services. (n.d.). What is retrieval-augmented generation? Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://aws.amazon.com/what is/retrieval-augmented-generation/IBM. (n.d.). Fine-tuning in machine learning. Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://www.ibm.com/topics/fine-tuningNeo4j. (n.d.). The leader in graph databases. Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://neo4j.com/Ngrok. (n.d.). Public URLs for exposing your local application. Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://ngrok.com/Oracle. (n.d.). What is a graph database? Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://www.oracle.com/mx/autonomous-database/what-is-graph-database/Wikipedia. (n.d.). Generative pre-trained transformer (GPT). Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformerAnythingLLM. (n.d.). Installation with Docker. Recuperado el 20 de enero de 2025, de https://docs.anythingllm.com/installation-docker/local-dockerAnythingLLM. (n.d.). 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