Cadeia de Raciocinio Juridico

A Cadeia de Raciocinio Juridico e a funcionalidade que transforma o Valter de um backend de busca em um motor de raciocinio juridico. Em vez de retornar uma lista de casos similares, ele compoe um argumento juridico verificado com proveniencia — cada afirmacao rastreavel ate um no especifico no knowledge graph.

Visao

Nenhum concorrente no espaco de legal tech brasileiro faz composicao de argumentos a partir de um knowledge graph. As ferramentas existentes ou retornam listas de casos por palavras-chave ou geram texto nao verificado. A cadeia de raciocinio preenche essa lacuna orquestrando 7 capacidades existentes do Valter em uma unica resposta que um advogado pode citar com confianca.

O orquestrador residira em core/reasoning_chain.py e nao requer novas queries de grafo — ele encadeia endpoints existentes que ja estao testados em producao.

Entrada / Saida

Entrada

{
  "fatos": "Passageiro teve voo cancelado sem aviso previo, ficou 18h no aeroporto sem assistencia",
  "pergunta": "Cabe indenizacao por dano moral por cancelamento de voo?",
  "ministro": "NANCY ANDRIGHI",
  "turma": "3a Turma"
}

Campo	Obrigatorio	Descricao
`fatos`	Sim	Fatos do caso em linguagem natural
`pergunta`	Sim	Questao juridica a responder
`ministro`	Nao	Filtrar composicao de argumento para um ministro especifico
`turma`	Nao	Filtrar por turma do tribunal

Saida

{
  "argument_steps": [
    {
      "fact": "cancelamento sem aviso previo",
      "criterion": "dano moral em transporte aereo",
      "success_rate": 0.87,
      "dispositivo": "CDC art. 14",
      "supporting_decisions": ["REsp 1.584.465/SP", "REsp 1.734.946/RJ"]
    }
  ],
  "counter_arguments": [
    {
      "criterion": "excludente de responsabilidade por caso fortuito",
      "dissenting_ministers": ["MINISTRO X"],
      "divergence_score": 0.35
    }
  ],
  "temporal_strength": [
    {
      "criterion": "dano moral em transporte aereo",
      "trend": "growing",
      "recent_decisions_count": 42
    }
  ],
  "anchor_decision": {
    "processo": "REsp 1.584.465/SP",
    "ministro": "NANCY ANDRIGHI",
    "ementa": "...",
    "kg_score": 0.92,
    "citation_count": 15,
    "verified": true
  },
  "overall_strength": 0.83,
  "provenance": [
    {
      "claim_index": 0,
      "graph_node_id": "criterio_dano_moral_transporte",
      "graph_node_type": "Criterio",
      "source_decision": "decisao_REsp_1584465"
    }
  ]
}

O array provenance e o diferencial critico: cada afirmacao no argumento pode ser rastreada ate um no especifico no knowledge graph, tornando a saida auditavel.

Capacidades Orquestradas

A cadeia de raciocinio nao introduz novas queries. Ela orquestra endpoints existentes e testados em producao:

Componente de Raciocinio	Endpoint Existente	O Que Fornece
Fato para criterio com taxa de sucesso	`get_optimal_argument`	Mapeia fatos para criterios e calcula taxas de sucesso
Criterio para dispositivo legal	`get_optimal_argument`	A cadeia inclui dispositivos (leis)
Deteccao de contra-argumento	`get_divergencias` + `get_ministro_profile`	Encontra desacordos ativos nos criterios usados
Delta do ministro vs categoria	`get_optimal_argument_by_ministro`	Mostra como um ministro especifico diverge da media
Tendencia temporal	`get_temporal_evolution`	Se o criterio esta ganhando ou perdendo tracao
Decisao ancora verificada	`search_jurisprudence` + `verify_legal_claims`	A decisao mais forte para citar, verificada contra dados de referencia
Similaridade estrutural	`find_similar_cases`	Casos com topologia de grafo similar

Endpoints Planejados

Verbo	Rota	Descricao
POST	`/v1/reasoning-chain`	Endpoint REST API para composicao de argumentos
MCP	`compose_legal_argument`	MCP tool para Claude Desktop/Code e ChatGPT

Criterios de Conclusao

O milestone v1.2 define criterios claros de aceitacao:

POST /v1/reasoning-chain retorna um argumento com pelo menos 3 passos verificados
Toda afirmacao na saida tem uma entrada em provenance vinculando a um no do grafo
A MCP tool compose_legal_argument esta funcional no Claude Desktop
Latencia p95 para a cadeia completa esta abaixo de 5 segundos
Um spike de 50 decisoes do TRF e executado e documentado para avaliar a complexidade multi-tribunal

Decisao em Aberto: Sincrono vs Assincrono

O modelo de execucao para a cadeia de raciocinio ainda nao foi definido:

Opcao	Pros	Contras
Sincrono	Implementacao simples, bom para latencia alvo < 5s	Bloqueia a thread da requisicao; falha se qualquer sub-query for lenta
Assincrono com polling	Tolera execucao > 10s; cliente faz polling do resultado	Adiciona complexidade (fila de jobs, endpoint de status, polling client-side)
Streaming via SSE	Resultados parciais em tempo real; melhor UX	Mais complexo; requer suporte a SSE em todos os consumidores

A decisao depende da latencia medida das queries orquestradas uma vez que circuit breakers e connection pools (v1.1) estejam implementados.