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-license: mit
+license: cc-by-nc-4.0
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-  - pt
+- pt
 tags:
-  - multi-agent-system
-  - legal-tech
-  - json
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+- judicial-analysis
+- structured-data
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-    data_files: "agents/*.json"
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-    data_files: "especialista/direito/*.json"
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+  data_files: data/processos.json
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+  data_files: data/manifestacoes.json
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+  data_files: data/atos_resultantes.json
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+  data_files: data/objetivos.json
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+  data_files: data/gatilhos_preteritos.json
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+  data_files: data/gatilhos_evocativos.json
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+  data_files: data/jurisprudencias.json
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+  data_files: data/provas.json
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+  data_files: data/argumentos.json
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+  data_files: data/correcoes.json
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+  data_files: data/arquetipos.json
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+  data_files: data/tags.json
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+  data_files: data/temas.json
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+  data_files: data/manifestacao_tipos.json
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+  data_files: data/atos.json
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+  data_files: data/historicos.json
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+  data_files: data/magistrados.json
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-# IZAAC: Dataset de Configuração para um Ecossistema de Agentes Jurídicos de IA
+# PARA_ai Dataset
+
+## Visão Geral do Dataset
+
+**PARA_ai** é um dataset pioneiro e de larga escala, projetado para catalisar a pesquisa e o desenvolvimento de Inteligência Artificial no domínio jurídico brasileiro. Sua arquitetura vai além do simples armazenamento de textos de acórdãos; ele se propõe a ser um **ecossistema de conhecimento estruturado**, onde cada manifestação processual é decomposta em seus componentes lógicos, estratégicos e semânticos.
+
+O objetivo deste projeto é transformar a análise jurídica de uma tarefa de interpretação de texto não-estruturado para uma ciência de dados, permitindo a descoberta de padrões, a análise de tendências e a construção de modelos preditivos com uma profundidade e explicabilidade sem precedentes.
+
+A base do dataset será composta por milhões de acórdãos extraídos do Tribunal de Justiça do Paraná (TJPR) e, futuramente, de outras cortes, processados e enriquecidos segundo o esquema de dados detalhado neste repositório.
+
+## Filosofia de Design
+
+A arquitetura do PARA_ai foi construída sobre três pilares fundamentais:
+
+1.  **Contexto Individualizado vs. Conhecimento Abstrato:** O sistema separa claramente o **contexto** de uma manifestação (armazenado na tabela `manifestacoes`) do **conhecimento** genérico (armazenado em tabelas de conhecimento como `objetivos`, `gatilhos_evocativos`, etc.). As conexões são feitas através de "tags semânticas" (arrays de IDs), criando uma estrutura de dados rica e interligada.
+
+2.  **Análise Dialética:** Quase todas as entidades de conhecimento são modeladas com uma visão dialética, contendo campos `resumo_positivo` e `resumo_negativo`. Isso força a captura não apenas da tese, mas também de sua antítese, seus pontos de falha e suas condições de contorno, gerando um dataset muito mais robusto para análises estratégicas.
+
+3.  **Rumo à IA Explicável (XAI):** O objetivo final é permitir a criação de modelos que não apenas prevejam resultados, mas que possam **explicar seu raciocínio** com base em uma cadeia de validações lógicas, inspiradas na ideia de uma "Impressão Digital Lógica" ou "Neuro-Simbólica" de cada decisão.
+
+## Estrutura do Dataset e Manual de Instruções
+
+Este repositório contém os **esquemas de dados** que definem a estrutura do dataset. Os arquivos `.json` na pasta `data/` descrevem os campos e tipos de dados de cada tabela. Abaixo está o manual que descreve o propósito e as conexões lógicas de cada componente do sistema.
+
+### 1. Entidades Principais
+*O coração do sistema. Armazenam os dados concretos e eventos do universo jurídico.*
+```json
+{
+  "tabelas": [
+    {
+      "nome_tabela": "processos",
+      "proposito": "Tabela primária. Cada registro representa um processo judicial único, servindo como o contêiner principal para todos os outros dados relacionados a um caso.",
+      "conexoes": "Conecta-se a 'historicos' (relação 1:1) e a 'magistrados'. O campo 'processos_vinculados' (array<int>) aponta para outros registros nesta mesma tabela, criando uma rede de casos relacionados (recursos, execuções, etc.)."
+    },
+    {
+      "nome_tabela": "manifestacoes",
+      "proposito": "Tabela de eventos. Cada registro é uma movimentação única (petição, decisão, etc.) dentro de um processo. Este é o registro mais rico, contendo o contexto individualizado, a análise detalhada e as 'tags semânticas' que conectam o evento aos conceitos abstratos.",
+      "conexoes": "Conecta-se a um único 'processos' (relação N:1). Seus múltiplos campos de 'array<int>' (ex: 'objetivo_principal', 'gatilhos_evocativos') funcionam como ponteiros, ligando o contexto desta manifestação aos conceitos genéricos nas tabelas de conhecimento."
+    },
+    {
+      "nome_tabela": "atos_resultantes",
+      "proposito": "Funciona como um índice de busca otimizado para todos os atos imperativos (pedidos, decisões, ordens). Cada registro é um ato específico gerado por uma manifestação, permitindo buscas semânticas rápidas por 'o que foi pedido/decidido'.",
+      "conexoes": "Cada registro liga-se de volta a uma 'manifestacoes' através do campo 'manifestacao_id', estabelecendo a origem de cada ato."
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### 2. Entidades de Agregação e Análise
+*Tabelas que consolidam e analisam dados de múltiplas fontes para fornecer insights de alto nível.*
+```json
+{
+  "tabelas": [
+    {
+      "nome_tabela": "historicos",
+      "proposito": "Fornece a 'visão do helicóptero' de um processo. Em vez de ler dezenas de manifestações, este registro único oferece um resumo executivo, a fase atual e uma análise estratégica dos possíveis desfechos.",
+      "conexoes": "Ligado a um único 'processos' (1:1). Agrega informações e aponta para múltiplas 'manifestacoes' e 'provas' relevantes."
+    },
+    {
+      "nome_tabela": "magistrados",
+      "proposito": "Cria um perfil analítico para cada julgador. Cataloga suas tendências decisórias, temas recorrentes, estilo de fundamentação e vieses estatísticos, permitindo uma análise preditiva mais refinada.",
+      "conexoes": "É referenciado pela tabela 'processos'. Seus arrays de IDs ('manifestacoes_deferidas', etc.) apontam para registros específicos em 'manifestacoes'."
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### 3. Bases de Conhecimento
+*O 'cérebro' do sistema. Contêm as definições abstratas, reutilizáveis e dialéticas (positivo/negativo) dos conceitos jurídicos.*
+```json
+{
+  "descricao": "Essas tabelas geralmente não se conectam entre si. Elas são o 'alvo' dos campos de 'array<int>' da tabela 'manifestacoes', que as usa como um vocabulário para se 'etiquetar' semanticamente.",
+  "tabelas": [
+    { "nome_tabela": "objetivos", "proposito": "Dicionário de 'intenções'. Cataloga o 'para quê' de cada ato processual." },
+    { "nome_tabela": "gatilhos_preteritos", "proposito": "Dicionário de 'causas'. Cataloga os eventos de fluxo processual que motivam uma manifestação." },
+    { "nome_tabela": "gatilhos_evocativos", "proposito": "Dicionário de 'teses'. Cataloga as linhas de raciocínio e padrões lógicos." },
+    { "nome_tabela": "dispositivos_legais", "proposito": "Biblioteca de normas. Cataloga os artigos de lei." },
+    { "nome_tabela": "jurisprudencias", "proposito": "Arquivo de precedentes. Cataloga julgados e suas teses." },
+    { "nome_tabela": "principios", "proposito": "Compêndio de princípios do direito." },
+    { "nome_tabela": "provas", "proposito": "Inventário de evidências, com sua análise de força e fraqueza." },
+    { "nome_tabela": "argumentos", "proposito": "Arsenal de argumentos e suas refutações." },
+    { "nome_tabela": "correcoes", "proposito": "Base de conhecimento sobre 'erros e acertos' processuais." },
+    { "nome_tabela": "omissoes", "proposito": "Catálogo de 'deveres não cumpridos' e suas consequências." },
+    { "nome_tabela": "arquetipos", "proposito": "Dicionário de 'papéis' e padrões de comportamento." }
+  ]
+}
+```
+
+### 4. Tabelas Auxiliares (Etiquetas)
+*Listas de opções (enums) para garantir a padronização e consistência da classificação.*
+```json
+{
+  "descricao": "São as tabelas de referência mais básicas, apontadas por campos de ID ('int') em tabelas mais complexas para classificação.",
+  "tabelas": [
+    { "nome_tabela": "tags", "proposito": "Lista de hashtags para classificação livre." },
+    { "nome_tabela": "temas", "proposito": "Lista de assuntos e temas do direito." },
+    { "nome_tabela": "manifestacao_tipos", "proposito": "Lista dos tipos de peças processuais." },
+    { "nome_tabela": "agentes", "proposito": "Lista dos tipos de atores processuais." },
+    { "nome_tabela": "atos", "proposito": "Lista dos tipos de atos processuais (pedidos/decisões)." }
+  ]
+}
+```
+
+## Casos de Uso Potenciais
+
+Este dataset foi projetado para habilitar uma nova geração de aplicações de IA Jurídica (Legal Tech), incluindo:
+
+-   **Busca Semântica Avançada:** Encontrar não apenas documentos com palavras-chave, mas processos com **trajetórias estratégicas similares**.
+-   **Análise Preditiva de Desfechos:** Prever a probabilidade de sucesso de uma ação com base em milhões de casos anteriores, considerando o perfil do magistrado e as teses evocadas.
+-   **Assistentes de Peticionamento (RAG):** Construir sistemas que recomendam os argumentos, jurisprudências e provas mais eficazes para um caso específico, com base em padrões de sucesso comprovados.
+-   **Jurimetria e Análise de Tendências:** Medir matematicamente a convergência ou divergência de teses em um tribunal, identificando mudanças de entendimento em tempo real.
+
+## Como Usar
+
+No momento, este repositório serve como a documentação do esquema de dados. Para carregar e inspecionar um esquema específico (ex: `agentes`):
 
-## Resumo do Dataset
-
-Este repositório contém o conjunto completo de dados de configuração para o IZAAC, um ecossistema de agentes de IA especializados em tarefas jurídicas. O dataset é dividido em três configurações (tabelas) separadas, cada uma servindo a um propósito específico:
-
-1.  **`agents`**: As definições completas de cada agente especialista e protocolo multi-etapas. Carrega arquivos dos diretórios `agents/` (agentes de função única) e `especialista/direito/` (protocolos multi-agente).
-2.  **`feedback_data`**: A estrutura para coletar dados de feedback para o aprimoramento contínuo de cada agente.
-3.  **`manifest`**: Um manifesto central que lista todos os protocolos disponíveis.
-
-## Estrutura dos Dados
-
-Este dataset possui 3 configurações.
-
-### Configuração: `agents`
-Contém as definições de todos os agentes e protocolos.
-
-*   **`Detalhes`**: Um objeto contendo a `Persona` e o `Resumo da Missao` do agente/protocolo.
-*   **`Agentes`**: Uma lista de objetos, onde cada objeto é um agente (ou uma etapa de um protocolo) com seus parâmetros.
-
-### Configuração: `feedback_data`
-Contém os caminhos para os dados de feedback de cada agente.
-
-*   **`agent_path`**: String com o caminho para o arquivo de definição do agente correspondente.
-*   **`positive_data`**: Uma lista para armazenar exemplos de execuções bem-sucedidas.
-*   **`negative_data`**: Uma lista para armazenar exemplos de execuções mal-sucedidas.
-
-### Configuração: `manifest`
-Contém o manifesto de protocolos.
-
-*   **`versao_manifesto`**: String da versão do manifesto.
-*   **`descricao`**: Descrição do propósito do manifesto.
-*   **`protocolos_disponiveis`**: Uma lista de objetos que descrevem cada protocolo.
+```python
+from datasets import load_dataset
 
-## Uso
+# Para carregar o esquema da tabela 'agentes'
+ds = load_dataset("caarleexx/PARA_ai", name="agentes")
 
-Para carregar o dataset completo com todas as configurações, use o seguinte código:
+# A estrutura do dataset conterá o esquema
+print(ds['train'][0])
+```
 
-```python
-from datasets import load_dataset
+## Citação
 
-# Substitua 'caarleexx/izaac_data' pelo seu nome de usuário/dataset no Hub
-repo_id = "caarleexx/izaac_data"
-
-# Carrega todas as configurações em um DatasetDict
-izaac_dataset_dict = load_dataset(repo_id)
-print(izaac_dataset_dict)
-# Saída esperada:
-# DatasetDict({
-#     agents: Dataset(...)
-#     feedback_data: Dataset(...)
-#     manifest: Dataset(...)
-# })
-
-# Para carregar uma configuração específica
-agents_table = load_dataset(repo_id, name="agents", split="train")
-print(agents_table)
+Se você usar este dataset ou sua arquitetura em sua pesquisa, por favor, cite-o. (Formato de citação a ser adicionado quando o dataset for populado e/ou um paper for publicado).