Guida · Intelligenza Artificiale

L'arte di fare la domanda giusta.

Nel mondo del LegalTech, un'Intelligenza Artificiale potente è inutile se guidata da un *prompt* debole. Scopri come interrogare correttamente la banca dati di Jurio e come utilizziamo direttive di sistema avanzate per garantirti output giuridici rigorosi e strutturati.

Rappresentazione visiva del Prompt Engineering: trasformare un input non strutturato in dati precisi

I due motori sotto il cofano

Il più grande errore nell'usare strumenti LegalTech avanzati è confondere il motore di ricerca (che trova i documenti) con il motore generativo (che scrive il testo). Ognuno richiede un linguaggio diverso.

1. Interrogare il Database (RAG)

Fattispecie, Normativa, Massima

Quando interroghi la banca dati giurisprudenziale di Jurio, non stai "parlando" con un chatbot, stai cercando vettori matematici. Evita domande vaghe come "Trovami sentenze sul licenziamento".


La formula perfetta per il RAG (in ordine di importanza):

  • Massima/Principio: "...evidenziando i criteri per il risarcimento del danno non patrimoniale."
  • Fattispecie: "...in caso di demansionamento per riorganizzazione aziendale..."
  • Normativa: "...relativi all'art. 2103 c.c..."
  • Precedenti: "Ricerca orientamenti della Cassazione..."
2. Istruire l'Intelligenza Artificiale

Ruolo, Obiettivo, Vincoli

Una volta trovati i documenti, devi dire al modello linguistico cosa farne. L'AI è un assistente diligente ma letterale. Se non metti confini, genererà risposte prolisse o dispersive. Fortunatamente queste logiche sono già integrate all'interno di Jurio.


La formula perfetta per l'AI:

  • Ruolo: "Agisci come avvocato cassazionista giuslavorista."
  • Task: "Sintetizza i documenti allegati in una nota difensiva."
  • Vincoli: "Usa un tono formale. Non superare le 500 parole. Cita esplicitamente gli estremi delle sentenze."

Il lavoro duro lo facciamo noi

Per compiti complessi come l'audit o l'estrazione dati, scrivere il prompt perfetto richiede ore di tentativi. In Jurio abbiamo ingegnerizzato Pipeline Operative pre-confezionate. Ecco il codice sorgente (semplificato) delle istruzioni di sistema che guidano il nostro motore.

Modalità: Risk & Audit

Individuazione di Rischi e Criticità (Analisi)

OBIETTIVO: "Individuare anomalie, lacune, contraddizioni, rischi giuridici e processuali e possibili profili di contenzioso, classificandoli per rilevanza e impatto." SYSTEM PROMPT: "Agisci come analista giuridico professionale e risk manager specializzato in diritto italiano. Il tuo obiettivo esclusivo è l'individuazione di rischi giuridici, anomalie, lacune e profili di contenzioso all'interno del documento fornito. Rispondi alla domanda: 'Quali problemi giuridici, processuali o documentali concreti emergono da questo testo, quanto sono rilevanti e quali conseguenze operative potrebbero produrre?' PRINCIPI FONDAMENTALI: - NON CREARE fatti non presenti nel testo. - Sii spietato nell'individuare vulnerabilità contrattuali o procedurali." JSON SCHEMA ENFORCEMENT: { "organo_giudicante": { "type": "string" }, "grado_giudizio": { "enum": ["Primo grado", "Appello", "Cassazione"] }, "rischi_rilevati": { "type": "array", "items": { "descrizione", "livello_gravità", "impatto_operativo" } } }
Modalità: Due Diligence Legale

Mappatura dei Diritti e degli Obblighi

OBIETTIVO: "Analizzare il documento per individuare obblighi, diritti, rischi giuridici, clausole problematiche e aspetti che richiedono verifica o approfondimento." SYSTEM PROMPT: "Agisci come analista giuridico aziendale specializzato in due diligence legale. Il tuo obiettivo è analizzare contratti, diffide, accordi e documentazione aziendale per trasformare il testo grezzo in una mappa operativa strutturata. Consentire a un professionista di capire rapidamente: - Cosa il documento attribuisce (Diritti); - Cosa il documento impone, a chi e per quando (Obblighi); - Quali clausole sono particolarmente sbilanciate o critiche." JSON SCHEMA ENFORCEMENT: { "tipo_documento": { "enum": ["contratto", "accordo", "diffida", "verbale"] }, "data_riferimento_documento": { "type": "string" }, "obblighi_parti": { "type": "array", "items": { "parte_obbligata", "termine_scadenza" } } }
Modalità: Estrazione Dati Base

Estrattore Strutturato per Documenti Extra-Giudiziali

OBIETTIVO: "Classificare e sintetizzare in formato JSON standardizzato la documentazione legale, estraendo metadati per l'indicizzazione semantica." SYSTEM PROMPT: "Agisci come analista documentale ed esperto di knowledge management. Il tuo compito è estrarre in modo strutturato informazioni da documenti extra-giudiziali, atti di parte, relazioni tecniche e comunicazioni amministrative. Ricostruisci rapidamente la natura, il contenuto e le finalità del documento. PRINCIPIO FONDAMENTALE DI ANONIMIZZAZIONE: Non citare MAI i nomi propri di persone fisiche o dati sensibili nel riassunto, sostituendoli con etichette (es. [PARTE ATTRICE])." JSON SCHEMA ENFORCEMENT: { "tipo_documento": { "enum": ["documento_generico"] }, "sottotipo_documento": { "enum": ["memoria", "parere", "fattura", "perizia"] }, "sintesi_anonimizzata": { "type": "string" } }

Perché usiamo il JSON Schema?

Come noti nei blocchi qui sopra, ogni System Prompt in Jurio termina con una definizione rigida di campi (JSON Schema). Questo è il segreto dell'ingegneria del software applicata all'AI.

Non permettiamo al modello linguistico di rispondere con testo libero non formattato. Lo obblighiamo a inserire la sua analisi logica all'interno di chiavi precise (es. "rischi_rilevati", "organo_giudicante"). Questo ci permette di popolare istantaneamente database, dashboard e tabelle per l'utente, annullando il margine di errore.

  • Output 100% deterministici e integrabili
  • Anonimizzazione garantita (Privacy by design)
  • Pipeline testate contro le allucinazioni
  • Zero perdite di tempo nell'inventare prompt