Warum Prompting und RAG im Recht scheitern – und warum Jurilo anders gebaut wurde
Von Lawise.ai
Legal AI steht an einem Wendepunkt.
Während generische KI-Tools und viele sogenannte „Legal Chatbots“ in Demos beeindrucken, versagen sie dort, wo es wirklich zählt: Genauigkeit, Konsistenz und Verlässlichkeit. In regulierten Hochrisiko-Bereichen wie dem Recht reicht sprachliche Eloquenz nicht aus.
Jurilo wurde deshalb grundlegend anders entwickelt – basierend auf der Erkenntnis, warum Prompting und RAG im juristischen Kontext scheitern und was stattdessen nötig ist.
Die Illusion von Prompting im juristischen Kontext
Prompting funktioniert gut, wenn:
- Aufgaben kreativ oder explorativ sind
- Ungenaue Antworten tolerierbar sind
- Fehler geringe Konsequenzen haben
Rechtliche Entscheidungen erfüllen keines dieser Kriterien.
Im Recht muss dieselbe Frage immer dieselbe Antwort liefern – abhängig von:
- Zuständigkeit
- Anwendbarem Gesetz
- Rechtsprechung
- Ausnahmen
- Zeitlicher Gültigkeit
Prompting basiert auf sprachlicher Wahrscheinlichkeit, nicht auf rechtlicher Korrektheit.
Warum Prompting im Recht scheitert
- Kein juristisches Gedächtnis
- Keine Normenhierarchie
- Keine Versionierung von Rechtsständen
- Keine nachvollziehbare Begründung
Prompt Engineering verbessert die Formulierung – nicht das rechtliche Verständnis.
Warum RAG ebenfalls nicht ausreicht
Retrieval-Augmented Generation (RAG) wird oft als Lösung gegen Halluzinationen präsentiert.
Für juristische Entscheidungslogik ist das ein Irrtum.
Strukturelle Grenzen von RAG
- Chunking zerstört juristische Logik
- Ähnlichkeit ≠ rechtliche Relevanz
- Normenkonflikte bleiben ungelöst
- Inkonsistente Antworten bei gleichen Fragen
RAG reduziert Halluzinationen teilweise – eliminiert sie aber nicht.
Recht braucht Struktur – nicht nur Text
Recht ist kein Dokumentenproblem.
Es ist ein Systemproblem.
Juristische Argumentation erfordert:
- Explizite Beziehungen
- Normenhierarchien
- Bedingungen und Ausnahmen
- Zeitliche Gültigkeit
Diese Struktur muss modelliert, nicht erraten werden.
Wie Jurilo gebaut wurde
Jurilo ist kein Chatbot.
Es ist ein juristisches Entscheidungssystem.
1. Trainiert auf kuratierten, verifizierten Rechtsdaten
– Schweizer Gesetzestexte (strukturiert, versioniert)
– Geprüfte Auslegungen von Rechtspartnern
– Rechtsprechung mit Entscheidungslogik
2. Expliziter rechtlicher Kontext
Jurilo modelliert:
- Zuständigkeit
- Rechtsgebiet
- Rollenperspektive
- Zeitliche Gültigkeit
3. Graphbasierte juristische Argumentation
Jurilo arbeitet mit einem Legal Knowledge Graph:
- Normen = Knoten
- Ausnahmen = Kanten
- Abhängigkeiten = explizit
Sprache erklärt das Ergebnis – sie erzeugt es nicht.
Warum Halluzinationen nahezu verschwinden
Halluzinationen entstehen, wenn Struktur fehlt.
Bei Jurilo ist die Struktur vorhanden.
Wenn etwas nicht bekannt ist, sagt Jurilo das offen.
So wird Halluzination von „wahrscheinlich“ zu nahe Null.
Warum das entscheidend ist
Für HR, KMU, Treuhänder und Legal Teams:
- Eine falsche Antwort kann teuer werden
- Inkonsistenz zerstört Vertrauen
- „Klingt plausibel“ reicht nicht
Jurilo ist kein Chatbot. Es ist verlässliche Entscheidungsunterstützung.
Legal AI braucht keine besseren Prompts –
sondern bessere Grundlagen.
