Lex Rag Builder

Lex RAG Builder — Pipelines RAG para Direito Brasileiro

Por que RAG Jurídico Precisa de Estratégia Específica

O RAG genérico falha com documentos jurídicos porque:

• Acórdãos têm estrutura específica (relatório, voto, ementa)
• Legislação tem hierarquia (CF > LC > Lei Ordinária > Decreto)
• A precisão de citação é crítica (número, data, relator)
• Termos jurídicos são polissêmicos (posse ≠ posse em direitos reais)
• Contexto temporal muda tudo (lei vigente vs. lei revogada)

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Arquitetura RAG Jurídica

INGESTÃO
├── Fontes → (PDF, HTML, API tribunais)
├── Extração → (OCR, parsing, limpeza)
├── Metadados → (tipo, tribunal, data, área)
├── Chunking → (estratégia por tipo de doc)
└── Embedding → (modelo especializado em PT-BR jurídico)
        │
        ▼
VECTOR STORE
├── Índices por área (civil, penal, consumidor...)
├── Filtros de metadados (tribunal, período, tipo)
└── Hierarquia de fontes (vinculante > persuasivo)
        │
        ▼
RETRIEVAL
├── Query reformulation (expansão de termos jurídicos)
├── Hybrid search (semântico + BM25 para jargão)
├── Re-ranking (por relevância jurídica + temporalidade)
└── Context compression (resumo dos trechos relevantes)
        │
        ▼
GENERATION
├── System prompt com persona jurídica
├── Instrução anti-alucinação
└── Formatação de citações (ABNT)

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Estratégias de Chunking por Tipo de Documento

Acórdãos do STJ/STF

def chunk_acordao(texto: str) -> list[dict]:
    """
    Estratégia: Chunk por seção estrutural do acórdão
    Preserva: EMENTA | RELATÓRIO | VOTO | ACÓRDÃO como chunks separados
    """
    secoes = {
        "EMENTA": r"EMENTA[\s\S]*?(?=RELATÓRIO|ACÓRDÃO|VOTO)",
        "RELATORIO": r"RELATÓRIO[\s\S]*?(?=VOTO|O EXMO)",
        "VOTO": r"VOTO[\s\S]*?(?=ACÓRDÃO|DECISÃO:|Ante o exposto)",
        "DISPOSITIVO": r"(?:Ante o exposto|ACÓRDÃO)[\s\S]*$"
    }
    
    chunks = []
    for nome_secao, pattern in secoes.items():
        match = re.search(pattern, texto, re.IGNORECASE)
        if match:
            chunks.append({
                "content": match.group(0),
                "metadata": {
                    "secao": nome_secao,
                    "tipo": "acordao",
                    "length": len(match.group(0))
                }
            })
    return chunks

Legislação (Artigos de Lei)

def chunk_lei(texto: str, lei_metadata: dict) -> list[dict]:
    """
    Estratégia: Chunk por artigo, preservando caput + incisos + parágrafos juntos
    Não separar artigo do caput, incisos e parágrafos relacionados
    """
    artigos = re.split(r'(?=\bArt\.\s*\d+)', texto)
    
    chunks = []
    for artigo in artigos:
        if artigo.strip():
            num_artigo = re.search(r'Art\.\s*(\d+)', artigo)
            chunks.append({
                "content": artigo.strip(),
                "metadata": {
                    **lei_metadata,
                    "artigo": num_artigo.group(1) if num_artigo else None,
                    "tipo": "legislacao"
                }
            })
    return chunks

Súmulas e Teses Repetitivas

def chunk_sumulas(texto: str, tribunal: str) -> list[dict]:
    """
    Estratégia: Chunk por súmula individual (número + enunciado)
    Tamanho pequeno mas contexto rico em metadata
    """
    sumulas = re.split(r'(?=Súmula\s+\d+|SÚMULA\s+N[Oº]+\s*\d+)', texto)
    
    chunks = []
    for sumula in sumulas:
        if sumula.strip():
            numero = re.search(r'(?:Súmula|SÚMULA)\s+[Nº]*\s*(\d+)', sumula)
            chunks.append({
                "content": sumula.strip(),
                "metadata": {
                    "tipo": "sumula",
                    "tribunal": tribunal,
                    "numero": int(numero.group(1)) if numero else None,
                    "vinculante": tribunal == "STF" and "VINCULANTE" in sumula.upper()
                }
            })
    return chunks

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Configuração do Vector Store

Opção 1: Qdrant (Self-hosted ou Cloud)

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

def setup_qdrant_juridico(client: QdrantClient):
    """
    Coleções separadas por área para controle granular de retrieval
    """
    colecoes = [
        ("jurisprudencia_stj", 1536),   # OpenAI embeddings
        ("jurisprudencia_stf", 1536),
        ("jurisprudencia_tjes", 1536),
        ("legislacao_federal", 1536),
        ("legislacao_estadual", 1536),
        ("doutrina_civil", 1536),
        ("sumulas", 1536),
    ]
    
    for nome, dimensao in colecoes:
        client.create_collection(
            collection_name=nome,
            vectors_config=VectorParams(
                size=dimensao,
                distance=Distance.COSINE
            )
        )

Opção 2: Supabase pgvector (Recomendado para integração n8n)

-- Extensão
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- Tabela principal de documentos jurídicos
CREATE TABLE documentos_juridicos (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    conteudo TEXT NOT NULL,
    embedding VECTOR(1536),
    
    -- Metadados jurídicos
    tipo VARCHAR(50),          -- 'acordao' | 'sumula' | 'lei' | 'doutrina'
    tribunal VARCHAR(20),      -- 'STJ' | 'STF' | 'TJES' | null
    area_direito VARCHAR(50),  -- 'civil' | 'consumidor' | 'processual'
    numero_referencia TEXT,    -- número do processo, artigo, súmula
    data_publicacao DATE,
    vigente BOOLEAN DEFAULT true,
    
    -- Hierarquia (para ranking)
    peso_hierarquia SMALLINT DEFAULT 5,  -- 10=STF vinculante, 1=doutrina
    
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- Índice para busca vetorial
CREATE INDEX ON documentos_juridicos USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);

-- Índice para filtros comuns
CREATE INDEX idx_tipo ON documentos_juridicos(tipo);
CREATE INDEX idx_tribunal ON documentos_juridicos(tribunal);
CREATE INDEX idx_area ON documentos_juridicos(area_direito);

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Modelos de Embedding para PT-BR Jurídico

Ranking por Adequação ao Direito Brasileiro

| Modelo | Dimensões | Custo | Qualidade Jurídica BR | Recomendação | |--------|-----------|-------|----------------------|--------------| | text-embedding-3-large (OpenAI) | 3072 | Alto | ⭐⭐⭐⭐ | Produção | | text-embedding-3-small (OpenAI) | 1536 | Médio | ⭐⭐⭐ | Dev/Testes | | intfloat/multilingual-e5-large | 1024 | Grátis | ⭐⭐⭐ | Self-hosted | | neuralmind/bert-large-portuguese-cased | 1024 | Grátis | ⭐⭐⭐⭐ | PT-BR nativo | | voyageai/voyage-law-2 | 1024 | Médio | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Especializado jurídico |

Recomendação para Lex Intelligentia:

• Produção: voyage-law-2 (especializado em documentos jurídicos)
• Fallback: text-embedding-3-large (mais disponível)

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Query Reformulation para Buscas Jurídicas

EXPANSION_DICT = {
    # Termos comuns → termos jurídicos precisos
    "cobrar juros abusivos": ["juros remuneratórios abusivos", "capitalização mensal", 
                               "Súmula 382 STJ", "taxa média mercado BACEN"],
    "processo por acidente": ["responsabilidade civil extracontratual", "nexo causal",
                               "dano material", "dano moral", "art. 186 CC"],
    "reclamar produto com defeito": ["vício do produto", "art. 18 CDC", 
                                      "responsabilidade solidária", "prazo decadencial 90 dias"],
    "reintegração de posse": ["art. 561 CPC", "posse anterior", "esbulho", 
                               "periculum in mora possessório"],
}

def expand_query_juridica(query: str) -> list[str]:
    """
    Expande query do usuário com termos técnicos equivalentes
    para melhorar recall da busca semântica
    """
    queries_expandidas = [query]
    for termo_comum, expansoes in EXPANSION_DICT.items():
        if termo_comum.lower() in query.lower():
            queries_expandidas.extend(expansoes)
    return queries_expandidas

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Avaliação de Qualidade do RAG

Métricas Específicas para RAG Jurídico

def avaliar_rag_juridico(qa_pairs: list[dict]) -> dict:
    """
    Métricas:
    - Precisão: O chunk recuperado realmente responde a pergunta?
    - Recall: Todos os chunks relevantes foram recuperados?
    - Faithfulness: A resposta gerada é fiel aos chunks recuperados?
    - Citação Válida: As citações (número, data, relator) estão corretas?
    """
    metricas = {
        "precisao": [],
        "recall": [],
        "faithfulness": [],
        "citacoes_validas": []
    }
    
    for par in qa_pairs:
        # Avaliar via Claude como juiz
        # ...
        pass
    
    return {
        "precisao_media": sum(metricas["precisao"]) / len(metricas["precisao"]),
        "recall_medio": sum(metricas["recall"]) / len(metricas["recall"]),
        "faithfulness_media": sum(metricas["faithfulness"]) / len(metricas["faithfulness"]),
        "citacoes_validas_pct": sum(metricas["citacoes_validas"]) / len(metricas["citacoes_validas"])
    }

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Sistema Prompt para Geração com RAG Jurídico

Você é um assistente jurídico especializado em Direito Brasileiro.

REGRAS DE OURO:
1. Use APENAS as informações dos documentos fornecidos como contexto.
2. Se a informação não estiver no contexto, diga "não encontrei informação 
   suficiente nos documentos disponíveis".
3. Cite SEMPRE a fonte (tribunal, número, data) para cada afirmação jurídica.
4. Nunca invente números de processo, datas ou nomes de relatores.
5. Indique o grau de hierarquia da fonte (vinculante > persuasivo).

CONTEXTO RECUPERADO:
{context}

PERGUNTA:
{query}

RESPOSTA (com citações):

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Integração com n8n — Workflow RAG

{
  "name": "Lex RAG - Consulta Jurídica",
  "nodes": [
    {"name": "Receber Pergunta", "type": "webhook"},
    {"name": "Reformular Query", "type": "code"},
    {"name": "Buscar no Vector Store", "type": "supabase"},
    {"name": "Re-rank por Hierarquia", "type": "code"},
    {"name": "Gerar Resposta", "type": "anthropic"},
    {"name": "Validar Citações", "type": "anthropic"},
    {"name": "Retornar Resposta", "type": "respond-to-webhook"}
  ]
}

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: ma-serra
• Source: ma-serra/lex-intelligentia-skills
• License: MIT

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