Criar uma Inteligência Artificial customizada para auxiliar na elaboração de contestações jurídicas focada nas defesas de empresas de BET, com base nas petições iniciais recebidas, replicando o estilo argumentativo do escritório e permitindo aprendizado contínuo com supervisão jurídica.
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Escopo detalhado
MVP

1. NLP Jurídico
Processamento inicial da petição para extração automática de dados estruturados, como:

• Partes envolvidas
• Causa de pedir
• Pedidos principais

2. Embeddings com RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Criação de uma base de conhecimento vetorizada com:

• Argumentos jurídicos anteriores
• Jurisprudência relevante
  Utilizada para enriquecer as respostas do modelo com dados contextuais reais.

3. Geração de 1 modelo de contestação com LLM
Utilização de modelos de linguagem como GPT-4, Claude ou LLaMA3, integrados via API, com:

• Prompt tuning para adaptar as saídas ao contexto jurídico
• Geração de minutas, contestações ou análises com base nos dados extraídos

4. Interface Web/Admin
Plataforma acessível para:

• Upload de petições ou documentos
• Visualização das análises geradas
• Edição das respostas com possibilidade de feedback
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Fase de aprendizado e aprimoramento

5. Feedback Supervisionado
Sistema de aprendizado supervisionado que:

• Armazena correções feitas por advogados
• Utiliza esse feedback para ajustar os resultados futuros
• Permite criar novos modelos de contestação

6. Pipeline de Aprendizado Contínuo
Infraestrutura que permite:

• Atualizações frequentes do modelo e da base vetorial
• Sem necessidade de reescrever a lógica principal do sistema

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