•Studio di Consulenza Legale

Chatbot AI con RAG per Studio Legale

Sistema di catalogazione documenti e ricerca semantica per consulenza legale

Docker

LangChain

n8n

Next.js

OpenAI API

PostgreSQL

TypeScript

La Sfida

Lo studio legale gestiva un'enorme mole di informazioni frammentate in formati diversi: non solo PDF legali e contratti, ma anche trascrizioni audio di udienze, email, chat con i clienti e accordi. La catalogazione era manuale e soggetta a errori, rendendo quasi impossibile incrociare rapidamente dati provenienti da fonti così eterogenee per costruire una strategia difensiva o rispondere a un cliente. Era fondamentale centralizzare questa conoscenza garantendo la massima privacy.

La Soluzione

Ho sviluppato una piattaforma unificata per l'ingestion e l'analisi di documenti multimodali. Il sistema permette agli avvocati di caricare qualsiasi tipo di file digitale (testo, audio), che viene processato da un sistema di workflow automation locale. Il motore estrae il contenuto, trascrive l'audio se necessario, e lo cataloga automaticamente per cliente e caso. Grazie a un motore RAG evoluto, è possibile interrogare l'intera base di conoscenza (dalla singola email alla sentenza in PDF) in linguaggio naturale, ottenendo risposte che citano puntualmente la fonte originale.

Funzionalità Principali

▸Piattaforma Next.js per upload e gestione intuitiva di documenti legali ed evidenze

▸Ingestion multimodale: supporto per PDF, Docx, Email, Chat export e Trascrizioni Audio

▸Catalogazione automatica per Cliente, Periodo e Tipologia consulenza

▸Automazione flussi AI tramite workflow engine locale (n8n)

▸Ricerca semantica avanzata per trovare concetti attraverso formati diversi

▸Architettura Privacy-Focus con gestione granulare dei permessi

Risultati

Riduzione del 70% del tempo necessario per la ricerca documentale incrociata

Possibilità di interrogare in un solo colpo tutto lo storico cliente (audio, email, contratti)

Eliminazione degli errori di catalogazione manuale

Digitalizzazione sicura e organizzata dell'archivio storico dello studio

Stack Tecnologico

Frontend: Next.js, React, Tailwind CSS. Automation: n8n (Self-hosted). AI/LLM: OpenAI / Local Models (Ollama), LangChain, Whisper (Audio). Database: PostgreSQL + pgvector. Infra: Docker, Private Cloud.