legalQ – chatbot público para consultar leyes y precedentes judiciales de Corea en lenguaje natural

Comparto legalQ, un chatbot público para hacer preguntas en lenguaje natural sobre leyes y precedentes judiciales de Corea.

Soy ingeniero y participo en el desarrollo de legalQ en Dnotitia. Independientemente de cualquier anuncio oficial de la empresa, lo comparto desde mi cuenta personal porque me gustaría recibir retroalimentación técnica de los usuarios de GeekNews.

Muchas veces es difícil encontrar leyes o precedentes judiciales usando solo palabras clave. Por otro lado, si se le pregunta directamente a un LLM de propósito general como ChatGPT o Claude, la respuesta puede ser cómoda, pero los números de artículos o las citas de precedentes pueden resultar imprecisos.

Para reducir este problema, legalQ funciona con base en RAG. Convierte la pregunta en lenguaje natural del usuario a una forma adecuada para búsqueda, luego consulta datos relacionados de leyes y precedentes judiciales, e intenta mostrar junto con la respuesta la información de los artículos y precedentes usados como referencia siempre que sea posible.

Los datos se basan en legalize-kr, que fue presentado hace poco en GN.
Actualmente, el procesamiento de los datos marcados con asterisco todavía no es suficiente. Por eso, cuando el contenido del asterisco es clave para la pregunta, en lugar de cerrar la respuesta solo con el texto generado, se maneja mostrando también enlaces a las leyes relacionadas.

Qué lo diferencia de los enfoques existentes

• Servicios tradicionales de búsqueda de leyes y precedentes
  Tienen fortalezas en la búsqueda por palabras clave, pero en algunos casos puede resultar algo incómodo plantear una consulta explicando la situación del usuario en lenguaje natural.
• Preguntar directamente a ChatGPT o Claude
  La usabilidad es buena, pero los números de artículos o las citas de precedentes pueden estar equivocados. legalQ responde con base en un índice de búsqueda y fue diseñado para mostrar, siempre que sea posible, los artículos y precedentes que sirven como sustento.
• Herramientas como Beopmang o Korean Law MCP
  Entiendo que son herramientas más cercanas a una capa de API o MCP. legalQ apunta a una UI que pueda usarse directamente desde el navegador sin instalación adicional.

Stack

En el backend usamos FastAPI y en el frontend React. Las llamadas al LLM se procesan a través de OpenRouter, y la búsqueda usa los datos de legalize-kr indexados en nuestra base de datos vectorial propia (Seahorse Cloud).
La parte de llamadas a herramientas está separada con MCP. Convierte las preguntas en lenguaje natural en consultas de búsqueda, obtiene la información legal y de precedentes necesaria, y luego genera la respuesta con base en esos resultados.

Privacidad

Las preguntas sobre leyes o precedentes judiciales pueden revelar situaciones concretas del usuario, así que lo diseñamos para minimizar el almacenamiento de conversaciones.

• No hay registro de usuario ni inicio de sesión.
• El contenido de las conversaciones no se guarda en la base de datos del servidor.
• Es una estructura stateless en la que el cliente envía el historial necesario en cada solicitud.
• El historial de conversación solo queda en localStorage del navegador, y se elimina al borrar el almacenamiento del navegador.
• La IP solo se usa en un bucket en memoria para aplicar rate limiting.
• Los metadatos de solicitud del access log estándar se conservan en rotación de 30 días.
• Para generar respuestas, la consulta del usuario puede enviarse a la API del LLM.

Limitaciones

Como todavía es una versión inicial, tiene muchas limitaciones.

• No es un servicio de asesoría legal, sino una herramienta general de búsqueda de información sobre leyes y precedentes judiciales.
• La respuesta puede ser incorrecta, por lo que en asuntos importantes siempre es necesario revisar el texto original de la ley y contar con evaluación profesional.
• Los datos marcados con asterisco aún no se procesan suficientemente, por lo que en algunos casos se guía al usuario con enlaces a leyes relacionadas.
• La búsqueda y citación de precedentes puede tener omisiones o imprecisiones según el alcance de los datos y la calidad de la búsqueda.
• En preguntas que requieren consultar información de varias leyes a la vez, puede haber muchas tool calls, haciendo la respuesta más lenta o dejando fuera parte de la información.

Aspectos sobre los que me gustaría recibir retroalimentación

Como es un lanzamiento inicial, me gustaría escuchar muchas observaciones sobre lo que falta. En particular, sería de mucha ayuda recibir comentarios como estos.

• La respuesta a una pregunta específica fue extraña
• La cita de un artículo o precedente estaba mal
• No encontró correctamente la ley relacionada
• Hubo algún punto de fricción en la UX
• Al compararlo con servicios o herramientas existentes, falta alguna perspectiva
• Se notan expresiones que pueden sonar como asesoría legal

Si lo prueban y me dejan comentarios críticos, se los agradeceré mucho.
Gracias por leer.

[leejinahn]

Yo también intenté crear un servicio similar en el área fiscal, así que me da gusto verlo.
Hice preguntas sobre el impuesto corporativo y la Ley de Restricción de Incentivos Fiscales Especiales relacionadas con el crédito fiscal por inversión, y confirmé que responde haciendo referencia a la normativa y a los artículos correctos. Me impresionó que, al responder, muestre directamente el texto original y lo explique dividiéndolo por casos cuando es posible.
Si están pensando en expandirse hacia el ámbito fiscal, en ese campo suele ocurrir que las interpretaciones administrativas y respuestas oficiales de organismos como el Ministerio de Economía y Finanzas, el Servicio Nacional de Impuestos y el Tribunal de Apelación Tributaria, así como las resoluciones tributarias, precedentes y respuestas a consultas, brindan información más detallada (normalmente los servicios fiscales ya incluyen obligatoriamente esos materiales en su corpus), así que creo que sería aún mejor si reforzaran esa parte.

[mssmss]

¡Gracias por los comentarios y la valiosa información!
Parece que en el área fiscal tampoco es fácil conseguir datos.
Buscaremos una forma de mejorarlo.