Aplicación de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño para la recuperación de información legal

Resumen

Este trabajo explora el uso de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), concretamente GPT-4o de OpenAI, para asistir en tareas de recuperación de información legal en el contexto del reto Artificial Intelligence for Legal Assistance (AILA). Se desarrollaron dos experimentos que evalúan la capacidad del modelo para identificar estatutos jurídicos relevantes ante consultas legales. En el primer experimento, se plantearon consultas individuales que relacionaban de forma directa cada estatuto con una consulta, obteniendo resultados limitados (precisión media del 18 %). En el segundo experimento, se amplió el contexto al presentar al modelo un conjunto mixto de estatutos, solicitando la identificación de los más relevantes. Esta estrategia logró una mejora significativa, alcanzando una tasa de recuperación de relevantes del 72,46 %. Los resultados evidencian que el modelo responde mejor cuando se le proporciona un entorno contextual más rico, lo cual respalda la viabilidad de incorporar en trabajos futuros un sistema de tipo Retrieval-Augmented Generation (RAG). Este permitiría prefiltrar el corpus legal en función de la similitud semántica, optimizando así la precisión y eficiencia del sistema de asistencia jurídica basado en IA.