Desarrollo e Implementación de un Asistente Jurídico Inteligente en Derecho Laboral Peruano Mediante RAG Multi-LLM

[saul2025]

Titulo del trabajo: Desarrollo e Implementación de un Asistente Jurídico Inteligente en Derecho Laboral Peruano Mediante RAG Multi-LLM y Segmentación Estructurada de Jurisprudencia
Integrantes:

• Saul Vega

• Marcelo Callao

• Daryl Candia

Resumen:
Se presenta un asistente jurídico inteligente basado en arquitectura RAG para el derecho laboral peruano, diseñado para superar la alta carga procesal y dispersión jurisprudencial. El sistema procesó más de 249,000 resoluciones mediante scraping, extracción OCR y segmentación automatizada de fallos. Utilizando embeddings especializados, el modelo garantiza respuestas fundamentadas y trazables, logrando reducir drásticamente las alucinaciones. En las evaluaciones multi-LLM, Llama 3.1 8B y el módulo extractivo BERT obtuvieron los mejores rendimientos. Finalmente, la solución fue desplegada exitosamente mediante FastAPI, Laravel y pgvector.

Impacto:
Esta herramienta democratiza el acceso a la justicia y reduce drásticamente la carga procesal al automatizar la investigación jurídica con alta precisión. Además, fortalece la previsibilidad legal mediante una solución tecnológica escalable, eficiente y libre de alucinaciones.

Palabras clave:
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Derecho Laboral Peruano, Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), pgvector, Segmentación Jurídica, LegalTech

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