Bastidores Juri_Sys_IA: arquitetura RAG para o setor jurídico

# Bastidores Juri_Sys_IA: arquitetura RAG para o setor jurídico

Responder sobre documentos jurídicos exige precisão acima da média: uma citação errada custa credibilidade. Veja as decisões de arquitetura do case.

O problema

Escritórios acumulam petições, contratos e jurisprudência em pastas e PDFs. Achar o trecho certo leva horas, e perguntar a um chatbot genérico arrisca respostas inventadas — inaceitável no jurídico.

A arquitetura em 4 camadas

1. **Ingestão**: PDFs e documentos são extraídos, limpos e fatiados em trechos com metadados (tipo de peça, data, processo).

2. **Indexação**: cada trecho vira um vetor (embedding) num índice de busca semântica — a pergunta encontra por significado, não só por palavra.

3. **Recuperação híbrida**: combina busca vetorial com busca por palavras-chave e reordena os melhores trechos.

4. **Geração com citações**: o modelo responde SOMENTE com base nos trechos recuperados e cita as fontes. Sem trecho relevante, ele declara que não encontrou — guardrail anti-alucinação.

Stack

Next.js no frontend, Node.js no backend, PostgreSQL com extensão vetorial e modelos de linguagem via API. Hospedagem na Vercel com deploys contínuos.

Resultado

Pesquisa em segundos sobre a própria base, com fonte citada em cada resposta. Conheça o projeto em jurisysia.vercel.app.