🏛️ LegalAssista - AI Legal Assistant

LegalAssista es un asistente legal inteligente especializado en derecho laboral colombiano que combina análisis automatizado con IA, gestión de casos CRM, y escalamiento a abogados humanos.

🚀 Características Principales

⚖️ Análisis Legal Automatizado

• Consultas legales procesadas con GPT-3.5/GPT-4
• Sistema BM25 para búsqueda en documentos legales
• Evaluación de confianza automática
• Escalamiento inteligente a abogados

📋 Herramientas Especializadas

• Contrato Realidad: Evaluación de relaciones laborales
• Cálculo de Indemnización: Liquidaciones precisas por despido
• Análisis de Contratos: Revisión automatizada de documentos
• Generación de Contratos: Plantillas legales personalizadas

👥 Gestión Integral

• CRM para Abogados: Gestión completa de casos
• Chat en Tiempo Real: Comunicación abogado-cliente
• Dashboard Administrativo: Métricas y analytics
• Sistema de Facturación: Integración con MercadoPago

🔄 Onboarding Inteligente

• Clasificación automática de consultas
• Flujos guiados por tipo de caso
• Recomendaciones personalizadas

🏗️ Arquitectura Técnica

Stack Tecnológico

Frontend:  React 18 + Vite + Tailwind CSS
Backend:   FastAPI + Python 3.10+ + SQLAlchemy
Database:  PostgreSQL + pgvector
Cache:     SQLite (BM25) + Redis (futuro)
AI:        OpenAI GPT-3.5/GPT-4
Payments:  MercadoPago API
Deploy:    Docker + Nginx + DigitalOcean

Patrón Arquitectónico

• Monolito Modular con 29 endpoints especializados
• 15 Servicios de Negocio independientes
• Separación clara de responsabilidades
• Preparado para microservicios sin refactoring mayor

📦 Instalación y Configuración

Prerrequisitos

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• PostgreSQL 15+
• Git

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/CaPerez17/ai-labor-law-assistant.git
cd ai-labor-law-assistant

2. Configurar Backend

cd backend

# Crear entorno virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate   # Windows

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
# Editar .env con tus credenciales

3. Configurar Base de Datos

# Crear base de datos PostgreSQL
createdb legalassista

# Ejecutar migraciones
alembic upgrade head

# Opcional: Cargar datos de prueba
python -m app.db.seed

4. Configurar Frontend

cd ../frontend

# Instalar dependencias
npm install

# Configurar variables de entorno
cp .env.example .env.local
# Editar .env.local con la URL del backend

5. Ejecutar en Desarrollo

# Terminal 1: Backend
cd backend
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# Terminal 2: Frontend
cd frontend
npm run dev

Acceder a:

• Frontend: http://localhost:5173
• Backend API: http://localhost:8000
• Documentación: http://localhost:8000/docs

🔧 Variables de Entorno

Backend (.env)

# Base de datos
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/legalassista

# Autenticación
SECRET_KEY=tu_clave_secreta_jwt
ALGORITHM=HS256

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-...
GPT_MODEL=gpt-3.5-turbo

# Email (opcional)
MAIL_USERNAME=tu_email@gmail.com
MAIL_PASSWORD=tu_app_password
MAIL_FROM=noreply@legalassista.com
MAIL_SERVER=smtp.gmail.com

# MercadoPago (opcional)
MERCADOPAGO_PUBLIC_KEY=TEST-...
MERCADOPAGO_ACCESS_TOKEN=TEST-...

# Servidor
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
DEBUG=false
FRONTEND_URL=http://localhost:5173

Frontend (.env.local)

VITE_BACKEND_URL=http://localhost:8000
VITE_WEBSOCKET_URL=ws://localhost:8000/ws
VITE_APP_VERSION=1.0.0

🐳 Despliegue con Docker

Desarrollo

# Construir y ejecutar
docker-compose up --build

# Solo backend
docker-compose up backend

# Solo frontend
docker-compose up frontend

Producción

# Configurar variables de entorno de producción
cp .env.example .env.production

# Desplegar
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

📚 Estructura del Proyecto

ai-labor-law-assistant/
├── backend/                 # FastAPI Backend
│   ├── app/
│   │   ├── api/            # 29 Endpoints especializados
│   │   ├── core/           # Configuración y seguridad
│   │   ├── db/             # Base de datos y modelos
│   │   ├── models/         # Modelos SQLAlchemy
│   │   ├── schemas/        # Validación Pydantic
│   │   ├── services/       # 15 Servicios de negocio
│   │   └── templates/      # Templates de email
│   ├── alembic/            # Migraciones de DB
│   ├── main.py             # Punto de entrada
│   └── requirements.txt    # Dependencias Python
├── frontend/               # React Frontend
│   ├── src/
│   │   ├── api/           # Cliente HTTP
│   │   ├── components/    # Componentes React
│   │   ├── layouts/       # Layouts de página
│   │   └── pages/         # Páginas principales
│   ├── package.json       # Dependencias Node.js
│   └── vite.config.js     # Configuración Vite
├── docs/                  # Documentación
├── README.md              # Este archivo
└── render.yaml            # Configuración Render.com

🧪 Testing

Backend

cd backend

# Ejecutar tests
pytest

# Con coverage
pytest --cov=app --cov-report=html

# Tests específicos
pytest app/tests/test_auth.py -v

Frontend

cd frontend

# Tests unitarios
npm run test

# Tests E2E
npm run test:e2e

# Coverage
npm run test:coverage

📊 Funcionalidades por Módulo

Módulo	Estado	Descripción
Análisis Legal	✅ Completo	GPT + BM25 + Confidence scoring
Contrato Realidad	✅ Completo	Evaluación multi-factor de relaciones laborales
Indemnización	✅ Completo	Cálculos precisos por tipo de contrato
Análisis Documentos	✅ Completo	PDF/DOCX + detección de riesgos
CRM Abogados	✅ Completo	Gestión de casos + métricas
Chat Tiempo Real	✅ Completo	WebSocket abogado-cliente
Facturación	✅ Completo	MercadoPago + webhooks
Notificaciones	✅ Completo	Email + in-app
Admin Dashboard	✅ Completo	Analytics + gestión usuarios
Escalamiento WhatsApp	⚠️ Preparado	Código listo, API no conectada

🔒 Seguridad

• Autenticación JWT con refresh tokens
• Hashing de contraseñas con bcrypt
• Validación de entrada con Pydantic
• Protección CORS configurada
• Rate limiting (recomendado para producción)
• HTTPS en producción con Let's Encrypt

🚀 Roadmap

Próximas Funcionalidades

• Casos de Tránsito: Fotomultas y comparendos
• Reformulación de Preguntas: IA para consultas ambiguas
• Sistema Híbrido Real: Conexión WhatsApp Business
• ML Avanzado: Clasificación inteligente de casos

Mejoras Técnicas

• Redis Cache: Cache distribuido
• Message Queues: Procesamiento asíncrono
• Observabilidad: Prometheus + Grafana
• Microservicios: Extracción gradual de servicios

🤝 Contribuir

1. Fork el repositorio
2. Crear rama feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Crear Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.

👨‍💻 Autor

Camilo Pérez

• GitHub: @CaPerez17
• Email: devcamper97@gmail.com

🙏 Agradecimientos

• OpenAI por la API GPT
• FastAPI por el excelente framework
• React team por la librería frontend
• Comunidad open source por las herramientas utilizadas

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