Este artículo propone un enfoque novedoso y de pocas pruebas que aprovecha los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) para mejorar los juicios de relevancia en casos legales. Los juicios de relevancia legales existentes requieren mucho tiempo, conocimientos especializados y poca interpretabilidad en los datos existentes. Este estudio presenta un enfoque de varios pasos que permite a los LLM generar juicios de relevancia interpretables, similares a los de expertos. Este enfoque imita el flujo de trabajo de los expertos humanos, integrando con flexibilidad el razonamiento experto y garantizando un etiquetado interpretable de los datos. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto genera evaluaciones de relevancia fiables y válidas, permite a los LLM adquirir experiencia en análisis de casos con una mínima supervisión experta y facilita la transferencia a modelos más pequeños mediante la destilación de conocimiento.