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Juris Syntax is an intelligent system designed to streamline the analysis and contextualization of legal documents, with emphasis on Brazilian Law.
The system integrates advanced Natural Language Processing (NLP), semantic similarity models, and generative Artificial Intelligence to support tasks such as information extraction, summarization, semantic search, and structured reporting.
Its architecture combines a Python 3.11 backend, embeddings with Sentence Transformers, and integration with the LLaMA 3.1 70B model hosted on Oracle Cloud, together with a modern and responsive web interface. Tested with real cases from the Office of the National Treasury Attorney (PGFN), Juris Syntax demonstrated significant reduction in document analysis time and improved accuracy in identifying similar cases and legal precedents. The results highlight its potential to optimize legal workflows, strengthen decision-making, and contribute to the digital transformation of the legal field.
Este artigo apresenta o Juris Syntax, um sistema inteligente para análise e contextualização de documentos jurídicos, desenvolvido com foco no Direito brasileiro. A solução integra Processamento de Linguagem Natural (PLN), modelos de similaridade semântica e Inteligência Artificial generativa, possibilitando extração de informações, fichamento, sumarização, busca por precedentes e geração de relatórios estruturados. Sua arquitetura combina backend em Python 3.11, embeddings com Sentence Transformers e integração ao modelo LLaMA 3.1 70B na Oracle Cloud, além de uma interface web responsiva. Avaliado com documentos reais da Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional (PGFN), o Juris Syntax demonstrou redução significativa do tempo de análise e alta precisão na identificação de documentos similares, reforçando sua aplicabilidade prática. Os resultados indicam o potencial da ferramenta para otimizar fluxos jurídicos, apoiar a tomada de decisão baseada em precedentes e contribuir para a transformação digital no setor jurídico.
