Construye una app RAG legal que no será considerada en desacato

Este tutorial para principiantes explica cómo construir una aplicación de Retrieval Augmented Generation (RAG) especializada en documentos legales. Utiliza herramientas como semchunk para el chunking semántico, el Kanon 2 Embedder y Reranker de Isaacus, LangChain para el framework RAG y Gemini como modelo generativo. El dataset empleado es el de casos del High Court of Australia disponible en Hugging Face. Los pasos incluyen la carga de datos, división en chunks significativos, generación de embeddings, almacenamiento en un vector store en memoria, recuperación de chunks relevantes mediante similitud, reranking por relevancia y generación de respuestas precisas basadas en contexto actualizado. RAG reduce alucinaciones y permite manejar información legal en evolución sin reentrenar modelos. El enfoque asegura respuestas fiables citando casos específicos.