Resumo

O crescente volume de informações presentes em procedimentos extrajudiciais representa um desafio significativo para os profissionais dos ministérios públicos, que muitas vezes precisam analisar grandes quantidades de documentos em um curto período de tempo para a tomada de decisões. O processo de leitura e síntese consome uma quantidade considerável de tempo e está sujeito a variações na qualidade e consistência entre os analistas. O uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) surge como uma alternativa promissora para apoiar a triagem e a sumarização automática dessas informações. Este trabalho propõe a implementação de um pipeline de sumarização baseado em técnicas de processamento de linguagem natural, integrando etapas de ingestão e limpeza de texto, sumarização individual de partes e síntese final estruturada, culminando na produção de resumos concisos e organizados cronologicamente através de LLMs. Espera-se que essa abordagem reduza a carga de trabalho humano, aumente a eficiência processual e padronize a elaboração de relatórios no contexto extrajudicial. Resultados preliminares apontam para o potencial transformador dessa tecnologia, indicando caminhos para sua futura integração nos sistemas jurídicos institucionais.