Necesidades
Optimizar la gestión y análisis de documentos legales, permitiendo acceder a información relevante de forma rápida, estructurada y mediante consultas en lenguaje natural.
Faind
Faind es una plataforma LegalTech que optimiza la gestión de documentos legales mediante procesamiento inteligente y uso de inteligencia artificial. A través de tecnologías como LLMs y búsqueda semántica, permite acceder a información clave de forma clara, organizada y en tiempo real, facilitando el análisis, la consulta y la toma de decisiones en contextos legales complejos.
Faind antes de Abstract
Dolores
El manejo manual de documentos dificultaba la búsqueda, el análisis y la extracción de información clave, generando pérdida de tiempo y baja eficiencia en tareas críticas.
Limitaciones
Alta complejidad de los documentos legales, necesidad de precisión en los resultados y el desafío de construir una arquitectura escalable que integrara procesamiento, búsqueda y respuesta sin margen de error.
Objetivo del proyecto
Alinear expectativas, priorizar valor y dar una forma clara a la ejecución.
Automatizar el procesamiento y clasificación de documentos
Habilitar búsqueda semántica y consultas en lenguaje natural
Entregar información relevante de forma rápida y precisa
Diseñar una arquitectura escalable basada en IA
El aporte de Abstract
A través del proceso de discovery, diseño y arquitectura, Abstract definió las bases para una solución sólida, escalable y alineada con los objetivos del negocio.
Arquitectura de IA y procesamiento documental
Diseñamos e implementamos una arquitectura que permite procesar, estructurar y clasificar documentos legales, conectando múltiples componentes para habilitar un sistema inteligente y escalable.
- Pipeline de procesamiento de documentos
- Clasificación y estructuración de información
- Integración con modelos LLM
- Arquitectura escalable basada en IA
Búsqueda semántica y experiencia de consulta
Desarrollamos una experiencia de búsqueda avanzada que permite a los usuarios consultar documentos en lenguaje natural y obtener respuestas relevantes en base a contexto.
- Implementación de búsqueda semántica (vector search)
- Sistema de consultas en lenguaje natural
- Entrega de respuestas contextualizadas
- Optimización de la experiencia de usuario