Legal AI Assistant — KG-Enhanced LLM per il Diritto Italiano

Sviluppo di un assistente conversazionale per il dominio legale italiano basato su un'architettura originale che combina RAG con Hybrid Search e un LLM potenziato da Knowledge Graph. Il sistema attinge a due fonti di conoscenza: il Codice Civile indicizzato su Qdrant tramite Hybrid Search a tre livelli (dense con multilingual-e5-large, sparse con BM25, re-ranking con ColBERTv2.0), e la giurisprudenza italiana modellata come Knowledge Graph (~4.700 nodi, ~19.600 archi) con NetworkX.

Per integrare il grafo nel LLM (Qwen3-1.7B frozen), sono stati implementati in PyTorch nativamente una GAT (Graph Attention Network) pre-addestrata con link prediction, un GraphProjector (MLP, GNN dim 128 → LLM dim 2048) e un modulo di Cross-Attention con gating mechanism, addestrati con loss combinata cross-entropy + InfoNCE.

L'interfaccia Streamlit supporta una modalità RAG classica (Mistral Large via API con function calling / modelli locali via Ollama) e una modalità KG-Enhanced con pipeline completa grafo-LLM.