Revolutionieren Sie Ihre Rechtsberatung: Wie KI-Sprachmodelle 80% Ihrer Routinearbeit automatisieren können

In einer digital vernetzten Welt spielt die künstliche Intelligenz (KI) eine zunehmend wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Information und Dienstleistungen. Eine innovative Anwendung findet man bei meinem Projekt rechtpruefen.de, einer Web App für AI-basierte rechtliche Beratung. Diese Web App ist ein tolles Beispiel dafür, wie große Sprachmodelle fein abgestimmt werden können, um präzise und nützliche Ergebnisse in einem komplexen und spezialisierten Bereich zu liefern: dem deutschen Recht.

Der Prozess

Die Entwicklung von rechtpruefen.de startet mit einem Verständnis dafür, wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren und wie sie genutzt werden können. Ein solches Projekt durchläuft mehrere Prozessschritte:

graph TB
    Z[Vorbereitung der<br/>Rechtstexte] --> Y[Embedding der<br/>Texte]
    Y --> A[Grundlegende<br/>Trainingsphase]
    A --> B{Fine-Tuning?}
    B -- Ja --> C[Fine-Tuning mit<br/>juristischen Fallstudien]
    B -- Nein --> D[Nutzung ohne Fein-Tuning]
    C --> E[Validierung durch<br/>Evaluator]
    E --> F[Optimierte rechtliche<br/>Beratung]

    classDef process fill:#ff0069,color:#fff,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef result fill:#f4f4f4,stroke:#666,stroke-width:2px
    
    class A,C,E process
    class B decision
    class D,F,Z,Y result

• Vorbereitung der Rechtstexte: Die Rechtstexte werden aufbereitet und in einem geeigneten Format für die Verarbeitung durch das LLM vorbereitet.

• Embedding der Texte: Die aufbereiteten Rechtstexte werden in ein Embedding überführt, um sie für das LLM verständlich zu machen.

• Grundlegende Trainingsphase: Das LLM wird zuerst auf eine umfangreiche Sammlung deutscher Gesetzestexte geschult, um ein grundlegendes Verständnis des Rechtsrahmens zu erwerben.

• Fine-Tuning (Fine-Tuning): Nach der allgemeinen Trainingsphase erfolgt das Fine-Tuning mit einem gezielten Datensatz an Fallstudien und konkreten rechtlichen Fragestellungen, um die Modellgenauigkeit auf spezifische rechtliche Themen zu erhöhen. Hierbei werden Fälle aus verschiedenen Jurisdiktionen und verschiedene Rechtsgebiete berücksichtigt.

• Evaluator: Nachdem das Fine-Tuning abgeschlossen ist, wird das System mit einer Validationsstufe versehen – einem qualifizierten Evaluator oder einem Team von juristischen Experten, die die Ergebnisse überprüfen und korrigieren.

• Optimierte rechtliche Beratung: Nach der Validierung und der Fine-Tuning ist das System nun in der Lage, rechtliche Fragen und Entscheidungen mit einer hohen Genauigkeit zu beantworten und entsprechende Empfehlungen an die Nutzer.

Ein konkretes Beispiel

Stellen wir uns vor, ein Nutzer geht auf rechtpruefen.de und beschreibt eine hypothetische Situation: "Ich möchte als Mieter einen Umbau in meinem Apartment durchführen. Muss ich dies mit dem Vermieter absprechen?" Das System analysiert die Eingabe, identifiziert relevante Gesetze wie beispielsweise das Mietrecht und liefert eine rechtliche Einschätzung:

• Analyse: Die Anwendung erkennt den Kontext des Umbaus und berücksichtigt gesetzliche Bestimmungen wie § 553 Bürgerliches Gesetzbuch (BGB).

• Einschätzung: Basierend auf der Analyse teilt die App mit, dass ein solcher Umbau grundsätzlich der Zustimmung des Vermieters bedarf, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

• Empfehlungen: Sie empfiehlt den Nutzer, die genauen Bedingungen im Mietvertrag zu überprüfen und gegebenenfalls mit dem Vermieter in Verhandlungen zu treten.

Ist die Analyse korrekt? Ist die Einschätzung richtig? Sind die Empfehlungen ausreichend? Hier kommt der Evaluator ins Spiel.

Die Rolle des Evaluators

Unser KI-Evaluator ist kein Mensch, sondern ein eigenständier Agent innerhalb unseres Systems, der die Rückantworten der KI automatisch und selbstständig überprüft. Er bewertet diese mithilfe von vorgeschriebenen Kriterien und Algorithmen, um zu gewährleisten, dass alle Informationen korrekt sind und den spezifischen Anforderungen unserer Nutzer entsprechen.

graph LR
    A[Evaluator] -->|bewertet| B[Relevanz]
    A -->|bewertet| C[Richtigkeit]
    B --> D[Bewertung]
    C --> D

    classDef process fill:#ff0069,color:#fff,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef primary fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef result fill:#f4f4f4,stroke:#666,stroke-width:2px
    
    class A process
    class B,C primary
    class D result

In diesem Fall würde der Evaluator folgende Kriterien bewerten:

• Relevanz: Der Evaluator bewertet ob die Analyse relevante Informationen liefert. Die Rückantwort ist relevant, wenn sie den Kontext der Frage oder der Situation des Nutzers berücksichtigt. Dies ist hier der Fall.

• Richtigkeit: Der Evaluator bewertet ob die Empfehlungen richtig sind. Hier würde er anmerken das §§ 553 BGB nicht korrekt interpretiert wird. Der Paragraph hat einen anderen Kontext auf dem er angewendet wird.

Somit wäre die Relevanz zwar in Ordnung, die Richtigkeit ist jedoch nicht gegeben. Der Evaluator kann nun die Analyse und die Empfehlungen verbessern und die Richtigkeit der Antwort verbessern.

Zukünftige Entwicklungen

Für zukünftige Fine-Tuningsschritte könnten adaptive Lernen (Adaptive Learning) und die Integration von maschinellem Lernen mit Experten-Know-how verwendet werden, um noch genauer auf Veränderungen im Recht oder neue rechtliche Herausforderungen zu reagieren.

Fazit

Die rechtpruefen.de-Anwendung zeigt, wie großes Potenzial in der Kombination von künstlicher Intelligenz und spezialisierten Kenntnissen besteht. Durch fein abgestimmte Trainingsphasen und eine eingehende Evaluierung können große Sprachmodelle zu verlässlichen Hilfsmitteln im juristischen Kontext werden, die den Zugang zu Rechtsberatung vereinfachen und effizienter gestalten. Es zeigt jedoch auch das ein großer Aufwand die Validierung der erzeugten Ergebnisse auserordentlich wichtig ist.