Como Criar um Assistente Jurídico com RAG

Um assistente jurídico com RAG, sigla de Retrieval-Augmented Generation, funcionaria como um mediador entre a pergunta do usuário e uma biblioteca de leis e regulamentos. A diferença em relação a um chatbot comum é que ele não depende apenas do que já foi treinado em um modelo de linguagem. Antes de formular a resposta, ele procura nos documentos relevantes, recupera trechos específicos, interpreta e só então redige o texto final dentro do escopo da pergunta. Isso permite manter precisão e atualidade em áreas críticas como o direito.

O primeiro elemento central é o modelo de embeddings. Esse modelo não responde perguntas, mas transforma textos em vetores numéricos de alta dimensão, chamados embeddings. Tanto os artigos de lei quanto a pergunta do usuário passam por esse modelo. O papel dele é “mapear” o significado do texto em coordenadas matemáticas. Assim, quando alguém pergunta “quais são os requisitos para abrir uma empresa individual”, o embedding da pergunta pode ser comparado com embeddings de trechos do código civil que falam sobre constituição de empresas. Em resumo, o embedding é quem interpreta semanticamente a pergunta e decide onde procurar no banco.

Esses vetores são armazenados em um banco vetorial, que não funciona como um banco relacional comum. Em vez de colunas e tabelas, ele organiza os embeddings em um espaço matemático, onde a proximidade entre pontos indica semelhança de significado. Quando chega uma pergunta, o sistema calcula o embedding dela e busca os vetores mais próximos, ou seja, os trechos de lei mais relacionados. Esse mecanismo é o que garante que o modelo principal não responda de memória, mas com base em informações recuperadas dinamicamente.

Para orquestrar esse processo, é necessário um backend, que pode ser construído em frameworks como FastAPI. Esse backend tem algumas responsabilidades: receber a pergunta do usuário, gerar o embedding da pergunta, consultar o banco vetorial, recuperar os trechos mais relevantes e preparar um “pacote de contexto” que será enviado ao modelo de linguagem. O backend também pode aplicar regras, como limitar a quantidade de tokens, filtrar resultados redundantes ou priorizar fontes específicas (por exemplo, leis federais sobre estaduais).

O modelo de linguagem entra apenas nessa segunda etapa. Ele recebe a pergunta do usuário junto com os trechos de lei recuperados e, a partir disso, redige a resposta em linguagem natural. Isso é fundamental para áreas jurídicas, porque garante que a resposta não seja apenas “plausível”, mas fundamentada em texto legal. O modelo não precisa conhecer todo o direito de antemão, apenas precisa ser bom em redigir respostas claras e coerentes a partir do contexto que recebeu.

Do lado do usuário, é preciso um frontend intuitivo. Pode ser uma interface web em React ou Next.js, onde o usuário insere perguntas e recebe respostas. Um ponto crítico nesse frontend é a transparência: além do texto gerado pelo modelo, é recomendável mostrar os trechos de lei que foram consultados. Isso aumenta a confiança e permite ao usuário verificar diretamente as fontes. Em ambientes jurídicos, essa rastreabilidade não é um detalhe, é um requisito.

Integrar essas partes é o que dá vida ao assistente. O modelo de embeddings interpreta e localiza, o banco vetorial organiza a base legal, o backend com FastAPI controla o fluxo, o modelo de linguagem gera a resposta e o frontend apresenta de forma transparente. Nenhuma dessas peças sozinha criaria valor, mas em conjunto formam um sistema capaz de ampliar a prática jurídica, oferecendo consultas rápidas, baseadas em fontes reais e de maneira acessível a quem precisa.