🏛️ LawChain - Asisten Hukum Konstitusi AI

🎯 Gambaran Umum

LawChain Backend API v2.0 adalah sistem backend cerdas yang menjawab pertanyaan tentang Undang-Undang Dasar 1945 dengan akurasi tinggi. Sistem ini menggunakan teknologi Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang menggabungkan Google Gemma2:2b AI model dengan database pengetahuan hukum yang terstruktur.

Cara Kerja Sederhana:

1. 🔍 Sistem mencari informasi relevan dari UUD 1945
2. 🧠 AI memproses dan memahami konteks pertanyaan
3. ✅ Memberikan jawaban yang akurat dan mudah dipahami

✨ Fitur Unggulan

• 🧠 Google Gemma2:2b: AI model canggih dengan 2 miliar parameter
• 🔍 Deteksi Konteks Cerdas: Otomatis mengenali pertanyaan hukum vs non-hukum
• ⚡ Dual Architecture: Dua sistem berbeda untuk fleksibilitas maksimal
• 📊 Akurasi Tinggi: Tingkat akurasi 85-98% untuk pertanyaan konstitusi
• 📚 Database Lengkap: Berdasarkan UUD 1945 dari 5 sumber resmi
• 🚀 Ready-to-Use: API yang mudah diintegrasikan

🚀 Siap Produksi • 🧠 Google Gemma2:2b • ⚡ Performa Optimal

---

� Quick Start

📋 Prerequisites

• Python 3.8+
• Ollama dengan model Gemma2:2b
• 4GB+ RAM (minimum)

⚡ Instalasi Cepat

# 1. Clone repository
git clone https://github.com/your-repo/LLM-LawChain.git
cd LLM-LawChain

# 2. Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# 3. Install dan jalankan Ollama + Gemma2
ollama pull gemma2:2b
ollama pull nomic-embed-text

# 4. Jalankan server
python main.py

🎯 Penggunaan

# Server berjalan di: http://localhost:8000
# Dokumentasi API: http://localhost:8000/docs

# Contoh request:
curl -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"question": "Apa itu Pancasila menurut UUD 1945?"}'

---

🔍 Mengapa Dual Architecture?

LawChain menggunakan dua sistem berbeda untuk memberikan fleksibilitas maksimal:

🦾 Sistem LangChain (Framework-based)

Keunggulan:

• ✅ Pengembangan Cepat: Framework siap pakai dengan banyak fitur
• ✅ Mudah Maintenance: Kode yang terstruktur dan modular
• ✅ Rich Features: Banyak tool dan integrasi built-in

Cocok untuk: Prototyping, development, dan implementasi standar

⚡ Sistem Native (Custom-built)

Keunggulan:

• ✅ Performa Maksimal: Dioptimalkan khusus untuk hukum Indonesia
• ✅ Resource Efficient: Memory dan CPU usage minimal
• ✅ Custom Logic: Disesuaikan dengan kebutuhan spesifik

Cocok untuk: Production environment dan performa tinggi

💡 Manfaat Dual System

• 🔄 Backup System: Jika satu sistem bermasalah, yang lain tetap bisa digunakan
• 🎯 Fleksibilitas: Pilih sistem sesuai kebutuhan (speed vs features)
• 🧪 A/B Testing: Bandingkan performa kedua sistem
• 📈 Future-proof: Mudah upgrade dan improve

🎯 Strategi Dual Implementation LawChain

graph LR
    A[Client Request] --> B{Service Selection}
    B -->|Development/Testing| C[LangChain Service]
    B -->|Production/Performance| D[Native Service]
    C --> E[Framework-based RAG]
    D --> F[Optimized RAG]
    E --> G[Response]
    F --> G

Loading

Manfaat Dual Approach:

• 🔄 Fallback System: Switch antar service jika ada masalah
• 🧪 A/B Testing: Compare performa kedua implementasi
• 🎯 Use Case Specific: Pilih implementasi sesuai kebutuhan
• 📈 Continuous Improvement: Belajar dari kedua approach untuk optimasi

---

🏗️ Arsitektur Sistem

graph TB
    subgraph "Client Layer"
        A[Web Browser]
        B[Mobile App]
        C[API Client]
    end

    subgraph "Server Infrastructure"
        subgraph "API Gateway"
            D[FastAPI Server]
            E[CORS Handler]
        end

        subgraph "Service Layer"
            F[LawChain Service Coordinator]
            G[LangChain Service]
            H[Native Service]
        end

        subgraph "Data Processing"
            I[Document Loader]
            J[Text Chunking]
            K[Embedding Generator]
        end

        subgraph "Storage Layer"
            L[(Vector Store FAISS)]
            M[(Document Cache)]
            N[(Source PDFs)]
        end

        subgraph "AI Engine"
            O[Ollama Runtime]
            P[Gemma2:2b LLM]
            Q[Nomic Embeddings]
        end
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    F --> H
    G --> I
    H --> I
    I --> J
    J --> K
    K --> L
    L --> M
    M --> N
    G --> O
    H --> O
    O --> P
    O --> Q

Loading

🔄 Alur Pipeline RAG

📄 Dokumen PDF → 🔧 Pemrosesan Teks → ✂️ Chunking Cerdas → 🧠 Embeddings → 📊 FAISS Store
                                                                                        ↓
📝 Respons Final ← 🤖 Gemma2:2b ← 📝 Context Prompt ← 📚 Dokumen Retrieved ← 🔍 Query Processing

---

🏗️ Cara Kerja Sistem

Alur Sederhana:

📝 Pertanyaan → 🔍 Pencarian Database → 🧠 AI Processing → ✅ Jawaban Akurat

Proses Detail:

1. Input: User mengirim pertanyaan tentang UUD 1945
2. Search: Sistem mencari informasi relevan di database
3. Context: AI memahami konteks dan hubungan antar informasi
4. Generate: AI menghasilkan jawaban yang akurat dan mudah dipahami

🛠️ Teknologi Utama

Komponen	Teknologi	Fungsi
AI Engine	Google Gemma2:2b	Menghasilkan jawaban cerdas
Search	FAISS + Embeddings	Mencari informasi relevan
Database	Vector Store	Menyimpan pengetahuan UUD
API	FastAPI	Interface komunikasi
Documents	PyMuPDF	Memproses dokumen PDF

---

📁 Struktur File Penting

LLM-LawChain/
├── 📄 main.py                     # ⚡ Server utama - jalankan ini!
├── 📄 requirements.txt            # 📦 Daftar package yang dibutuhkan
│
├── 📁 app/                        # 🏠 Aplikasi inti
│   ├── 📁 core/                   # 🌐 API endpoints
│   ├── 📁 services/               # 🛠️ Logika bisnis (LangChain + Native)
│   ├── 📁 models/                 # 📋 Data models
│   └── 📁 utils/                  # 🔧 Helper functions
│
├── 📁 config/                     # ⚙️ Pengaturan sistem
├── 📁 data/                       # 📚 Dokumen UUD 1945 (PDF)
├── 📁 storage/                    # 💾 Database vector (knowledge base)
└──  logs/                       # 📝 Log sistem

File Penting:

• main.py → Start server di sini
• app/services/ → Dua sistem AI (LangChain & Native)
• data/UUD1945-MPR.pdf → Sumber pengetahuan utama
• storage/vector_store_* → Database pencarian cerdas

---

📋 API Documentation

🔗 Endpoints Utama

# Chat dengan AI
POST /api/chat
{
  "question": "Jelaskan tentang hak asasi manusia dalam UUD 1945"
}

# Cek status sistem
GET /health

# Dokumentasi lengkap
GET /docs  # Swagger UI

📊 Response Format

{
  "answer": "Jawaban lengkap dari AI",
  "sources": ["Pasal yang relevan"],
  "confidence": 0.95,
  "service_used": "native"
}

---

🎯 Siap Memulai?

1. Install → pip install -r requirements.txt
2. Setup Ollama → ollama pull gemma2:2b
3. Run → python main.py
4. Test → Buka http://localhost:8000/docs

🚀 Server berjalan di: http://localhost:8000

---

🏛️ Dibuat dengan ❤️ untuk Sistem Hukum Indonesia

LawChain Backend API - Mendemokratisasi akses pengetahuan konstitusi melalui AI

---

🚀 Siap untuk menjelajahi hukum konstitusi Indonesia dengan AI?