Crea tu propio asistente judicial de IA: Una guía completa de Anthropic

¿Qué es Claude?

Claude es un modelo de lenguaje grande (LLM) de última generación desarrollado por Anthropic. Su versatilidad le permite funcionar como chatbot, herramienta de resumido, asistente de codificación y mucho más. Recientemente, Anthropic hizo titulares al aumentar el tamaño del contexto de Claude a una impresionante 100,000 tokens, equivalente a alrededor de 75,000 palabras. Esta actualización sustancial optimiza significativamente los flujos de trabajo que involucran documentos y libros grandes. Anteriormente, procesar textos extensos podía llevar hasta cinco horas, ¡pero Claude ahora puede leer, analizar, resumir textos y responder preguntas en solo unos minutos!

Es importante destacar que Claude está diseñado con un enfoque en la seguridad, mejorando la experiencia del usuario con una interacción más humana. Esto podría señalar la aparición de un nuevo líder en el panorama de la IA, llevando potencialmente a la adopción generalizada de Anthropic Apps en un futuro cercano.

Entonces, ¿cómo comenzamos a usar Claude?

Cómo Usar Claude

Para aprovechar Claude de manera efectiva, los usuarios deben solicitar acceso anticipado. En este tutorial, mostraré cómo usar el SDK de Python de Anthropic, que simplifica la interacción con el modelo. Alternativamente, los usuarios también pueden optar por la API o el SDK de TypeScript/JavaScript.

Tecnología Legal - Aprovechando la IA para el Derecho

En el intrincado campo de los asuntos legales, la capacidad de analizar e interpretar documentos legales de manera precisa es crucial. El lenguaje legal puede ser complejo y extenso, lo que hace que el proceso sea laborioso y consuma mucho tiempo. Aquí, exploramos cómo Claude de Anthropic puede agilizar el análisis de extensos textos legales de manera rápida, extrayendo información e insights vitales de manera eficiente, y abordando aspectos como el sentimiento, las repercusiones y los posibles escollos dentro de los pasajes legales, como los contratos.

Lo que destaca nuestra exploración no son solo las capacidades que conocemos, como el resumido y el análisis predictivo, sino también entender los principios fundamentales de Claude como IA Constitucional y su manejo de prompts grandes y complejos.

¿Qué Estamos Construyendo?

Nuestro objetivo es construir una API sencilla utilizando el modelo claude-v1-100k de Claude para extraer datos significativos de grandes prompts. Aunque idealmente, una base de datos legal más robusta mejoraría nuestras capacidades de búsqueda, utilizaremos archivos locales en nuestro directorio de trabajo por brevedad.

Para comenzar, trabajaremos con archivos PDF, específicamente aquellos que contienen entre 40,000 y 80,000 tokens. Esto nos permite probar los límites de Claude, ya que está equipado para manejar archivos dentro de este rango. Utilizaremos el lector de PDF para manejar estos documentos de manera eficiente.

Dependencias

Primero, necesitamos crear un nuevo directorio y configurar un entorno virtual. Este tutorial se basará en PyPDF2 y el SDK de Anthropic, y también integraremos FastAPI para un entorno de servidor optimizado.

Estructurando Nuestra API

Ahora, importemos las bibliotecas necesarias y preparemos nuestra API. Si has obtenido una Clave API de tu solicitud de acceso anticipado, asegúrate de que esté lista para su uso.

Uso

Para iniciar nuestro viaje, definiremos funciones que leerán archivos PDF y aprovecharán las capacidades de Claude para analizar estos documentos. Estableceremos una estructura de salida para facilitar la extracción de información de las respuestas de Claude.

Dentro de nuestra API, crearemos una función para analizar casos legales basados en el contenido de los archivos PDF proporcionados. Esta función recupera la ruta del archivo, lee el contenido, verifica la longitud del texto y envía el texto elegible a la API para su análisis!

Para estructurar los prompts y respuestas de Claude, incorporaremos etiquetas XML, permitiendo la personalización de acuerdo a nuestras necesidades específicas. Además, es crucial establecer el token de detención como \n\nHumano.

Extrayendo Información de Casos

Con nuestras funciones definidas, ahora crearemos un endpoint para invocar la función de análisis en nuestros casos legales. Después de iniciar nuestro servidor, podemos navegar a localhost para probar la API utilizando Swagger UI.

Resultados y Perspectivas Futuras

Aunque nuestra exploración podría concluir aquí, ampliemos nuestras capacidades añadiendo un nuevo endpoint para analizar documentos de investigación, resumiendo hallazgos clave para ofrecer mayor visión e influir en nuestros prompts de manera efectiva.

Posibles ejercicios exploratorios antes de los encuentros de hackers incluyen: crear un resumen de noticias 'saludable y seguro' utilizando feeds RSS de medios cuestionables, identificar lagunas en el lenguaje convoluto de los contratos, o incluso elaborar historias aptas para niños a partir de letras de canciones populares. Estas actividades ayudarán a familiarizarte con los consejos de Anthropic para interactuar de manera efectiva con Claude!

Conclusión

Como se ha demostrado, podemos destilar información clave de documentos legales extensos (¡más de 100 páginas!) en segundos. Esto resalta la capacidad de Claude para manejar volúmenes significativos de texto. Las consultas futuras podrían involucrar resumir desarrollos de casos en la corte, aclarar argumentos principales, ¡y mucho más!

Para los desarrolladores interesados en construir sus propias aplicaciones de Anthropic, una oportunidad única para eludir la lista de espera está en el horizonte. Los miembros de la comunidad lablab.ai que se registraron para el Hackathon de Anthropic antes del 23 de mayo recibirán instrucciones de acceso exclusivas. ¡Estén atentos a los próximos Hackathons de Inteligencia Artificial, ya que se están ideando más oportunidades emocionantes para nuestra vibrante comunidad!