Myotis
Expedientes civiles y penales italianos como grafo: documentos, personas, artículos, precedentes. Un asistente que responde contra ese grafo, no contra la web abierta.
Grafos de causa desde su fascicolo
Myotis reconstruye las relaciones entre documentos fuente, artículos penales y civiles citados, personas y precedentes, para que puedan explorar visualmente una causa penal o civil, consultar caminos en el grafo y trabajar con un asistente de IA que entiende la red completa.
Legal AI Investigations
Interactive case graph · Fascicolo Verdi (fictional demo)
Entity types
Datos demo ficticios · Pasen el cursor por los nodos para resaltar conexiones · Activen el grafo completo o el panel de datos
Hecho para estudios jurídicos italianos
Myotis es una versión standalone de Inputless Analytics construida para las Investigaciones jurídicas con IA. Los profesionales del derecho italianos cargan apelaciones civiles y penales, escritos de acusación y expedientes; la plataforma extrae entidades, cita artículos del Codice Penale y de los códigos civiles, vincula personas y renderiza un grafo de investigación interactivo con herramientas de exploración y un asistente de IA consciente del grafo.
Desarrollado originalmente por Giovanni Errico y Leonardo Trisolini (2020-2022). Myotis es document intelligence para el trabajo jurídico italiano.
Hecho para el procedimiento italiano
Qué hace
Hecho para la práctica civil y penal italiana.
Grafo de causa
Apelaciones, escritos, personas, artículos y precedentes como un grafo que pueden recorrer. Civil y penal.
Pase sobre documentos
Extrae partes, fechas, artículos citados y holdings de contratos y fascicoli. Un abogado sigue leyendo la fuente.
Asistente sobre el grafo
Pregunten contra el grafo de causa, en vocabulario jurídico italiano. Las respuestas citan nodos. Un abogado sigue leyendo la fuente.
Busquen en el almacén que ya tienen
Precedentes y escritos desde los documentos ya en el asunto. Segundos, desde el almacén que ya tienen.
Estado del asunto
Plazos, resultados y carga en el estudio. Útil para staffing. No un deck de consultor de management.
Privilege y GDPR
Los tenants se mantienen separados. El acceso queda registrado. Los expedientes del cliente se quedan bajo las reglas del estudio.
Patrones de asuntos pasados
Señala resultados y cláusulas similares de la historia. Una predicción es una pista, no un pronóstico sobre el que facturar.
Qué cambia en el estudio
Menos primera lectura
Entidades y citas se extraen antes de que el abogado abra el PDF. La revisión sigue. Empieza más adelante en la pila.
Trabajo repetitivo fuera del reloj
Intake, indexación y extracción de primer pase. Los abogados conservan el juicio, las vistas y el cliente.
Encontrar el artículo que importa
Precedentes y normas citadas están en el grafo. No están haciendo grep del fascicolo a medianoche.
Mejor servicio al cliente
Actualizaciones en vivo de la causa. Análisis de documentos que un abogado puede comprobar.
Stack técnico
Docker, el almacén de grafo y los modelos que ya ejecutan en el estudio.
Backend
- Django 3.2 - Framework web
- PostgreSQL - Base de datos primaria
- ArangoDB - Base de datos de grafo para relaciones
- Redis - Caché y message broker
- Celery - Procesamiento asíncrono de tareas
- spaCy - Procesamiento de lenguaje natural
- Language model sobre el grafo de causa
Frontend
- Webpack - Empaquetado de assets
- Bootstrap 5 - Framework UI
- JavaScript - Componentes interactivos
- WebSocket - Comunicación en tiempo real
Infrastructure
- Docker - Contenerización
- Nginx - Reverse proxy y balanceador de carga
- Prometheus - Monitoreo y métricas
- Grafana - Dashboards de analytics
- ClamAV - Escaneo antivirus
Seguridad y cumplimiento
Protección de datos
- Tratamiento de datos alineado con el GDPR
- Arquitectura multi-tenant segura
- Protección de la confidencialidad del cliente
Auditoría y recovery
- Registro y seguimiento completos de la actividad
- Copia de seguridad y recovery automáticos
- Escaneo antivirus con ClamAV
Inicio rápido
Clonar el repositorio
Clonen el repositorio Inputless Analytics Standalone desde GitHub
Setup Docker
Asegúrense de que Docker y Docker Compose estén instalados. Recomendado: 8GB+ de RAM, 50GB+ de disco
Configurar el entorno
Configuren las variables de entorno, incluida la clave API de OpenAI para la integración GPT-4
Deploy
Ejecuten docker-compose para arrancar el entorno de desarrollo o de producción
Acceder a la aplicación
Accedan a la interfaz web en http://localhost:3000 y configuren su base de documentos jurídicos