Curso libreInteligencia artificial y datos
IA para el análisis de jurisprudencia
El curso IA para el análisis de jurisprudencia proporciona al estudiante el método para construir un sistema que recopila, estructura y consulta sentencias con procesamiento de lenguaje natural y generación aumentada por recuperación, con respuestas citadas a la fuente y evaluación por expertos, de modo que identifique líneas jurisprudenciales con trazabilidad.
A quién va dirigido
Desarrolladores, analistas de datos y abogados con interés técnico; se requiere Python básico.
Objetivos
✓Comprender las fuentes públicas de jurisprudencia y la estructura de un corpus con metadatos en SQLite o PostgreSQL.
✓Analizar el texto jurídico segmentando hechos, consideraciones y resuelve y construyendo un grafo de citaciones.
✓Aplicar expresiones regulares, modelos de lenguaje y embeddings multilingües con Chroma o pgvector para extraer y recuperar información.
✓Diseñar un buscador semántico con recuperación híbrida BM25 y vectorial, cita obligatoria e interfaz en Streamlit.
✓Evaluar la precisión de recuperación y la fidelidad con preguntas validadas por abogados y los criterios de la Sentencia T-323 de 2024.
Plan de estudios por sesión
1
Construcción del corpus jurisprudencialRelatoría de la Corte Constitucional y altas cortes; descarga y extracción de HTML y PDF · Metadatos de radicado, fecha, tipo y ponente en SQLite o PostgreSQL
2
Procesamiento del texto jurídicoSegmentación en hechos, consideraciones y resuelve; normas citadas con regex y LLM · Clasificación temática, precedentes citados y grafo de citaciones
3
Búsqueda semántica y respuestas con fuentesEmbeddings multilingües con Chroma o pgvector y recuperación híbrida con BM25 · Respuestas con cita obligatoria del fragmento de origen e interfaz en Streamlit
4
Evaluación, uso responsable y presentación del ejercicio finalPreguntas validadas por expertos, precisión, fidelidad y Sentencia T-323 de 2024 · Presentación del buscador semántico de sentencias y su informe de evaluación
Evaluación
Inicial30%Construcción de un corpus inicial de sentencias con metadatos extraídos y almacenados en una base de datos.
Intermedio30%Extracción de normas citadas y segmentación de sentencias; implementación de recuperación híbrida con respuestas citadas.
Final40%Ejercicio final: buscador semántico de sentencias sobre un tema constitucional con respuestas citadas e informe de evaluación de precisión.
Proyecto final
Buscador semántico de sentencias sobre un tema constitucional con respuestas citadas y un informe de evaluación de precisión.