Extracción de sentencias judiciales en 4 jurisdicciones
En simple
Un equipo cargaba a mano datos de sentencias judiciales. Ahora un sistema los extrae solo y avisa cuando algo no cierra, así las personas revisan solo lo dudoso.
01 · Problema
Un equipo leía a mano sentencias laborales, cada jurisdicción con su propio formato, para cargar montos, fechas y resoluciones en un sistema.
02 · Enfoque
Golden set por jurisdicción antes de construir. Extracción estructurada con un LLM, pero las verificaciones (montos, fechas, plazos) se recalculan en código en vez de confiar en el modelo. Métricas por campo, no un accuracy global. Una suite CLI de LLMOps corre los controles en CI/CD antes de cada cambio.
03 · Arquitectura · para tu equipo técnico
- Fuente
- Procesamiento
- Modelo
- Control de calidad
- Salida
- 1Sentencias en PDF de cuatro jurisdicciones
- 2Normalización de texto y detección de jurisdicción
- 3Extracción estructurada con LLM
- 4Verificaciones recalculadas en código
- 5Golden set y métricas por campo
- 6Suite de regresión en CI/CD
- 7Resultados validados para el equipo
Qué se mide
- 4jurisdicciones con formatos distintos
- 6campos verificados en código, no por el LLMDatos ilustrativos
Ver los datos
| Categoría | Valor | Nota |
|---|---|---|
| Jurisdicción | 99 % | |
| Monto de condena | 97 % | |
| Fecha de sentencia | 95 % | |
| Resolución | 88 % | |
| Honorarios | 71 % | lo que el promedio esconde |
Ver los datos
| Categoría | Valor | Nota |
|---|---|---|
| v1 | 82 % | |
| v2 | 87 % | |
| v3 | 90 % | |
| v4 | 84 % | bloqueada por CI |
| v5 | 92 % | |
| v6 | 94 % |
04 · Resultado
Procesa sentencias de cuatro jurisdicciones con controles de calidad automáticos que corren antes de cada cambio.
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“Si no lo medís, no sabés si funciona. Solo creés.”
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