Extração de Informação Jurídica com LLMs e RAG: um Estudo sobre Casos de Feminicídio - Martínez de Lucena, Barbara; Dorneles, Carina F. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Documentos jurídicos são longos, complexos e escritos em linguagem técnica, o que dificulta a extração automática de informações. Este trabalho investiga o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para extrair dados estruturados de documentos jurídicos sobre feminicídio. Comparamos duas estratégias: extração direta com LLMs e um pipeline que combina LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e prompts zero-shot. Os experimentos utilizam Qwen 2.5, Llama 3.3 e Gemma 3 para extrair atributos relacionados ao crime, à investigação e ao processo judicial. Os resultados são comparados com uma base anotada manualmente por meio da acurácia por modelo e atributo. Os resultados preliminares indicam que a abordagem com RAG melhora o desempenho em relação à extração direta, contribuindo para transformar documentos jurídicos não estruturados em dados estruturados para estudos sobre feminicídio.