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GITHUB · ANALIZADO

legal-document-chat

Herramienta de IA local para analizar documentos legales privados sin enviar datos a la nube. Utiliza modelos locales y RAG para respuestas citadas verificables en tu hardware.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 9:39 · upstream 24 sept 2026, 9:13 · release sin release detectada

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Qué es legal-document-chat

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

legal-document-chat permite interactuar con documentos PDF en tu propia máquina utilizando modelos de lenguaje locales como Ollama. El sistema indexa el texto de los archivos para permitir búsquedas rápidas y recuperación de información relevante mediante técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cada respuesta incluye citas verificables que apuntan a páginas específicas del documento original, facilitando la auditoría de la información.

CASOS DE USO
  • Revisión rápida de contratos y acuerdos comerciales en local
  • Extracción de cláusulas específicas como límites de responsabilidad o arbitraje
  • Resumen de términos de pago y condiciones generales sin riesgo de fuga de datos
  • Investigación legal preliminar utilizando documentos internos indexados
PUNTOS DESTACADOS
  • Privacidad total: los documentos nunca salen del hardware local
  • Citas verificables que permiten saltar directamente a la página del PDF
  • Soporte para despliegue Docker y Windows mediante instalador .exe
  • Integración nativa con Ollama para inferencia de modelos locales
PRECAUCIONES
  • Requiere instalación previa de Ollama en el sistema local
  • Consumo elevado de memoria RAM (16 GB recomendado)
  • Soporte explícito limitado a Windows 10/11 según documentación actual
  • No sustituye asesoramiento legal profesional, solo análisis documental
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Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Instalar Ollama antes de ejecutar la aplicación. Asegurar puertos 11434 y 8000 libres. Cerrar aplicaciones pesadas para gestionar memoria RAM. Actualizar drivers de GPU si se usa aceleración gráfica. El instalador actualiza sin borrar índices existentes.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
FastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
114348000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.