Sistema di Intelligenza Artificiale per l'Informatica Giuridica Italiana
ALIS (Artificial Legal Intelligence System) è un ecosistema software per l'analisi automatizzata del diritto italiano. Il progetto nasce nell'ambito di una ricerca sulla sociologia computazionale del diritto, con l'obiettivo di creare strumenti che permettano di studiare il sistema giuridico attraverso metodi computazionali.
Il sistema implementa computazionalmente i canoni ermeneutici dell'Art. 12 delle Preleggi al Codice Civile, trasformando i metodi interpretativi tradizionali in algoritmi eseguibili:
| Canone Ermeneutico | Implementazione Computazionale |
|---|---|
| Interpretazione letterale | LiteralExpert - Analisi testuale e definizioni |
| Interpretazione sistematica | SystemicExpert - Contesto normativo e collegamenti |
| Intenzione del legislatore | PrinciplesExpert - Principi costituzionali e ratio legis |
| Giurisprudenza applicativa | PrecedentExpert - Precedenti e orientamenti |
Il progetto è organizzato in 5 repository specializzati + un archivio legacy:
ALIS_CORE/
├── visualex-api/ # Libreria Python per accesso a fonti giuridiche
├── visualex-platform/ # Piattaforma web per ricerca giuridica
├── merlt/ # Framework ML per analisi giuridica (MERL-T)
├── merlt-models/ # Modelli addestrati e configurazioni
├── visualex-merlt/ # Integrazione piattaforma + MERL-T
└── Legacy/ # Codice originale (archivio storico)
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│ UTENTE │
│ (Giurista/Ricercatore) │
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│ VISUALEX-PLATFORM │
│ Interfaccia Web per Ricerca Giuridica │
│ │
│ • Ricerca testi normativi • Gestione dossier │
│ • Cronologia e preferiti • Esportazione PDF │
│ • Annotazioni personali • Dark mode │
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│ │
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│ VISUALEX-API │ │ VISUALEX-MERLT │
│ Accesso Fonti Dati │ │ Plugin Sistema Esperto │
│ │ │ │
│ • Normattiva.it │ │ • Multi-Expert Analysis │
│ • Brocardi.it │ │ • Knowledge Graph │
│ • EUR-Lex │ │ • Feedback Loop (RLCF) │
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│ MERLT │
│ Multi-Expert Legal Retrieval │
│ Transformer │
│ │
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│ │Literal │ │Systemic │ │
│ │Expert │ │Expert │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ │
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│ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ │
│ │Principles│ │Precedent│ │
│ │Expert │ │Expert │ │
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│ │
│ Knowledge Graph + Vector Search │
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Licenza: MIT (Open Source)
Pubblicata su: PyPI (pip install visualex)
Libreria per l'accesso programmatico alle fonti del diritto italiano:
- Normattiva.it: Testi ufficiali della legislazione italiana
- Brocardi.it: Commenti dottrinali e massime giurisprudenziali
- EUR-Lex: Normativa dell'Unione Europea
# Esempio d'uso (per chi programma)
from visualex import NormattivaScraper
scraper = NormattivaScraper()
articolo = await scraper.get_article("codice civile", "1453")Licenza: Proprietaria Stack: React + TypeScript + Express + PostgreSQL
Applicazione web completa per la ricerca giuridica:
- Interfaccia moderna e responsive
- Gestione utenti e autenticazione
- Dossier e preferiti
- Esportazione documenti
📄 Documentazione visualex-platform
Licenza: Apache 2.0 (Open Source)
Pubblicata su: PyPI (pip install merlt)
MERL-T = Multi-Expert Legal Retrieval Transformer
Framework per l'analisi giuridica basata su intelligenza artificiale:
- Sistema Multi-Expert: 4 esperti che replicano i canoni ermeneutici
- Knowledge Graph: Rappresentazione delle relazioni tra norme
- RLCF: Apprendimento dal feedback di esperti giuridici
- RAG: Retrieval-Augmented Generation per risposte fondate
Licenza: Proprietaria Contenuto: Pesi dei modelli, checkpoint, configurazioni
Contiene i modelli addestrati utilizzati da MERL-T:
- Embedding models per il dominio giuridico
- Configurazioni degli Expert
- Checkpoint di addestramento
Licenza: Proprietaria Architettura: Sistema a Plugin
Collega la piattaforma VisuaLex con il framework MERL-T:
- 8 Plugin Slots: Punti di estensione nell'interfaccia
- 25 Eventi: Comunicazione tra componenti
- Pannelli Expert: Visualizzazione analisi multi-expert
📄 Documentazione visualex-merlt
Per comprendere il progetto da una prospettiva di ricerca:
| Documento | Contenuto | Per chi |
|---|---|---|
| GLOSSARIO.md | Terminologia tecnico-giuridica | Tutti |
| ARCHITETTURA.md | Architettura sistema (non tecnica) | Ricercatori |
| GUIDA_NAVIGAZIONE.md | Come orientarsi nel codice | Revisori |
| Legacy/MERL-T_alpha/docs/ | Documentazione metodologica originale | Ricercatori |
Il sistema costruisce un grafo della conoscenza giuridica dove:
- Nodi = Articoli, commi, definizioni, concetti
- Archi = Relazioni semantiche (RINVIA, MODIFICA, DEROGA, ATTUA, etc.)
Questo permette di navigare il diritto non solo linearmente, ma seguendo le connessioni logiche tra norme.
Quattro "esperti virtuali" analizzano ogni questione giuridica secondo approcci diversi:
- LiteralExpert: "Cosa dice esattamente il testo?"
- SystemicExpert: "Come si colloca nel sistema normativo?"
- PrinciplesExpert: "Qual era l'intenzione del legislatore?"
- PrecedentExpert: "Come è stato interpretato dalla giurisprudenza?"
Le risposte vengono poi sintetizzate pesando il contributo di ciascun esperto.
Sistema di apprendimento che migliora nel tempo grazie al feedback della comunità di esperti:
- Gli esperti giuridici valutano le risposte del sistema
- Il sistema apprende a pesare meglio i contributi degli Expert
- L'autorità di ogni valutatore è calcolata in base alla sua competenza
| Layer | Tecnologie | Scopo |
|---|---|---|
| Frontend | React, TypeScript, Tailwind | Interfaccia utente |
| Backend Web | Express, PostgreSQL | API e persistenza |
| Backend ML | FastAPI, PyTorch | Servizi AI |
| Database | PostgreSQL, FalkorDB, Qdrant, Redis | Dati relazionali, grafi, vettori, cache |
| Scraping | BeautifulSoup, Playwright | Accesso fonti |
- Leggi GLOSSARIO.md per familiarizzare con la terminologia
- Leggi ARCHITETTURA.md per capire come funziona il sistema
- Esplora Legacy/MERL-T_alpha/docs/ per la metodologia
- Leggi GUIDA_NAVIGAZIONE.md
- Ogni repository ha il suo README con dettagli specifici
- Il codice è commentato in italiano dove rilevante
- Il progetto usa Git per il version control
- Le librerie open source (visualex-api, merlt) accettano contributi
- Vedi i file CONTRIBUTING.md nei rispettivi repository
Questo progetto è sviluppato nell'ambito di una ricerca sulla sociologia computazionale del diritto. L'obiettivo è dimostrare che:
- I canoni ermeneutici tradizionali possono essere formalizzati computazionalmente
- Il feedback collaborativo di esperti può migliorare i sistemi di AI giuridica
- I Knowledge Graph offrono una rappresentazione più ricca del diritto rispetto ai soli testi
La documentazione tecnica serve anche come materiale di ricerca, documentando le scelte metodologiche e architetturali.
| Repository | Licenza | Note |
|---|---|---|
| visualex-api | MIT | Completamente open source |
| merlt | Apache 2.0 | Open source con attribuzione |
| visualex-platform | Proprietaria | Codice chiuso |
| merlt-models | Proprietaria | Modelli addestrati |
| visualex-merlt | Proprietaria | Integrazione |
Questo progetto è oggetto di ricerca accademica. I seguenti paper descrivono i fondamenti teorici e metodologici:
Allega, D. (2025). The Artificial Legal Intelligence Society as an open, multi-sided platform for law-as-computation. In M. Panait, I. G. Rădulescu, B. Tudorică, C. Popescu, & M. C. Voica (Eds.), Book of abstracts: Creativity and Innovation in Digital Economy 2025 (pp. 136–138). Petroleum-Gas University of Ploiești Publishing House. ISSN: 2971-9798
Abstract: Presenta ALIS come piattaforma multi-stakeholder per la computazione del diritto, con enfasi sulla dimensione sociologica e comunitaria.
Allega, D., & Puzio, G. (2025b). MERL-T: A multi-expert architecture for trustworthy artificial legal intelligence. In M. Panait, I. G. Rădulescu, B. Tudorică, C. Popescu, & M. C. Voica (Eds.), Book of abstracts: Creativity and Innovation in Digital Economy 2025 (pp. 170–171). Petroleum-Gas University of Ploiești Publishing House. ISSN: 2971-9798
Abstract: Descrive l'architettura a 5 livelli (Scraping/ETL, Storage/Retrieval, Multi-Expert, Feedback, Governance) e i 4 Expert che implementano i canoni ermeneutici dell'Art. 12 Preleggi.
Allega, D., & Puzio, G. (2025c). Reinforcement learning from community feedback (RLCF): A novel framework for artificial intelligence in social science domains. In M. Panait, I. G. Rădulescu, B. Tudorică, C. Popescu, & M. C. Voica (Eds.), Book of abstracts: Creativity and Innovation in Digital Economy 2025 (pp. 92–94). Petroleum-Gas University of Ploiești Publishing House. ISSN: 2971-9798
Abstract: Propone un framework alternativo a RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) basato su 4 pilastri: Dynamic Authority Scoring, Uncertainty Preservation, Constitutional Governance, Devil's Advocate System.
Allega, D., & Puzio, G. (2025a). The knowledge commoditization paradox: Theoretical and practical challenges of AI-driven value extraction in information-intensive organizations. In M. Panait, I. G. Rădulescu, B. Tudorică, C. Popescu, & M. C. Voica (Eds.), Book of abstracts: Creativity and Innovation in Digital Economy 2025 (pp. 66–68). Petroleum-Gas University of Ploiești Publishing House. ISSN: 2971-9798
Abstract: Analizza il paradosso della commoditizzazione della conoscenza: la necessità e simultanea impossibilità di ridurre la conoscenza organizzativa complessa a rappresentazioni computazionali. Introduce il concetto di "entropia semantica".
- Normattiva.it: Portale della legge vigente (Istituto Poligrafico dello Stato)
- Brocardi.it: Enciclopedia giuridica online
- EUR-Lex: Accesso al diritto dell'Unione Europea
- Art. 12 Preleggi: Disposizioni sulla legge in generale (interpretazione)
Ultimo aggiornamento: Gennaio 2026