KI-Labor – Bedienungsanleitung

KI-gestützte Dokumentenanalyse für juristische Texte

Das KI-Labor ist ein Werkzeug zur automatisierten Analyse juristischer Dokumente. Es liest PDF-, DOCX- oder TXT-Dateien ein, bereitet deren Inhalt auf und schickt ihn an ein lokal installiertes Sprachmodell. Das Modell gibt eine strukturierte Zusammenfassung oder Analyse zurück.

Typische Anwendungsfälle

• Schnelle Orientierung in einem unbekannten Dokument
• Strukturierte Extraktion von Parteien, Fristen und Forderungen
• Vorbereitung auf ein Aktenstudium
• Kurzfassung eines langen Urteils

2 Datenschutz und lokale Ausführung

Das Sprachmodell läuft vollständig lokal. Es besteht keine Verbindung zu Cloud-Diensten wie ChatGPT, Gemini oder anderen Online-KI-Angeboten.

3 Voraussetzungen und Modelle

Das KI-Labor benötigt mindestens eines der verfügbaren Sprachmodelle auf der Festplatte. Modelle werden einmalig aus dem Internet heruntergeladen (2–5 GB je Modell) und danach lokal gespeichert.

Eine dedizierte Grafikkarte (GPU) beschleunigt die Analyse erheblich, ist aber nicht zwingend erforderlich. Ohne GPU läuft die Analyse über den Prozessor – deutlich langsamer, aber funktional.

Sofern einem Laptop oder PC der RAM-Speicher ausgeht, kann das KI-Labor abstürzen. In diesen Fällen kann der Umstieg auf ein "leichteres" KI-Modell Abhilfe schaffen. Gute Kandidaten bei Speicherplatzproblemen sind: SmolLM-3 Q4 und Phi-4-mini

4 Oberfläche im Überblick

Das Fenster gliedert sich von oben nach unten in sechs Bereiche: Dokument → Einstellungen → Prompt → Fortschritt → Zusammenfassung / Analyse → Schaltflächen.

5 Schnellstart – Erste Analyse

6 Alle Bedienelemente im Detail

6.1 Bereich „Dokument"

6.2 Bereich „Einstellungen"

6.3 Bereich „Prompt"

6.4 Bereich „Fortschritt"

Das Protokollfeld zeigt automatisch Statusmeldungen:

• Textaufbereitung: Zeichen- und Tokenanzahl des Dokuments
• Modell laden: Grafikkarten- oder Prozessorbetrieb
• Kontextfenster: Verfügbare Token für die Antwort
• Chunking: Ob das Dokument aufgeteilt wird (→ Abschnitt 11)
• Timing: Dauer und Wörter pro Sekunde

6.5 Bereich „Zusammenfassung / Analyse"

7 Analysestile – Vorlagen für jeden Dokumenttyp

Das KI-Labor enthält vorgefertigte Analysevorlagen für die gängigsten juristischen Dokumenttypen. Wählen Sie einfach die Vorlage, die am besten zum vorliegenden Dokument passt – das Programm stellt dann automatisch die passenden Fragen an das Modell und gibt die Ergebnisse in einer übersichtlichen Struktur aus.

Die angebotenen Vorlagen können sich zwischen den Modellen unterscheiden, da die Modelle sehr unterschiedlich auf identische Anweisungen reagieren können.

Jede Vorlage ist darauf ausgerichtet, die für den jeweiligen Dokumenttyp typischen Informationen vollständig zu erfassen: Beteiligte Personen und Stellen, Fristen, Forderungen, Rechtsgrundlagen und das wesentliche Ergebnis. Sie müssen nichts weiter tun, als die richtige Vorlage auszuwählen und diese ggf. an Ihre Bedürfnisse anzupassen.

8 Eigene Prompts verfassen

Wenn keine Vorlage passt, wählen Sie „individuell" und schreiben Sie Ihre Anweisung ins Prompt-Feld.

Was funktioniert gut

Konkrete Fragen

Aufzählungsaufträge

Strukturvorgaben

Einschränkungen

Was Probleme verursacht

Widersprüchliche Anweisungen

„Kurz" und „ausführlich alle Details" widersprechen sich. Das Modell wählt einen Kompromiss, der keiner der Anforderungen gerecht wird. Besser: „Fasse in maximal fünf Sätzen zusammen" oder „Erkläre alle Details vollständig."

Zu viele Aufgaben auf einmal

Mehrere komplexe Aufgaben überfordern kleine Modelle. Teilen Sie solche Anfragen in separate Analysen auf.

Hypothetische Fragen (Halluzinations-Falle)

Solche Fragen veranlassen das Modell, plausibel klingende, aber möglicherweise falsche Inhalte zu erfinden. Besser: „Welche Argumente hat der Kläger laut Dokument tatsächlich vorgebracht?"

Prompts ohne klaren Auftrag

Das Modell hat keine eigene Meinung. Formulieren Sie eine konkrete Extraktions- oder Analyseanweisung.

Fremdsprachige Anweisungen bei deutschen Dokumenten

Die Qualität bei Mischanfragen (deutsches Dokument, englische Anweisung) ist unzuverlässig. Die Modelle sind im Systemprompt fest für deutschsprachige Ausgabe konfiguriert.

Empfehlungen auf einen Blick

• Beginnen Sie mit einem Verb: „Analysiere …", „Liste auf …", „Fasse zusammen …", „Nenne …"
• Geben Sie die gewünschte Ausgabestruktur vor (Absätze, Stichpunkte)
• Schreiben Sie explizit, was nicht gewünscht wird: „Keine Einleitung. Kein Fazit."
• Begrenzen Sie die Ausgabe durch Satzanzahl oder Stichpunktzahl: „Maximal fünf Stichpunkte."
• Nennen Sie wichtige Fachbegriffe wörtlich, wenn das Modell sie übernehmen soll

9 Modelle – Unterschiede und Empfehlungen

Alle Modelle sind für deutschsprachige Texte geeignet, unterscheiden sich aber in Stärken und Ressourcenbedarf. Die Modelle sind nicht speziell auf juristisches Fachwissen oder den deutschen Rechtsrahmen trainiert. Daher sind Fehler bei komplexeren juristischen Themenstellungen möglich (und wahrscheinlich).

10 Modell herunterladen

Wenn ein Modell noch nicht auf der Festplatte liegt, öffnet sich beim Klick auf „Analyse starten" automatisch der Download-Dialog.

• Abbrechen: Download stoppen – die unvollständige Datei wird automatisch gelöscht.
• Zielordner: Wird im Dialog angezeigt. Anpassung über die Umgebungsvariable OPENXJVMODELPATH.
• Modell löschen: Über „ⓘ" → „Modell löschen" (nach Bestätigung).

11 Lange Dokumente und Chunking

Sprachmodelle können nur eine begrenzte Textmenge gleichzeitig verarbeiten (Kontextfenster). Das KI-Labor berechnet vor jeder Analyse, ob das Dokument hineinpasst.

Wenn das Dokument zu lang ist: Der Text wird automatisch in Abschnitte (Chunks) aufgeteilt, jeder Abschnitt separat analysiert und die Einzelergebnisse anschließend zusammengefasst (Konsolidierungspass).

Im Fortschrittsprotokoll erscheint dann:

12 Häufige Fehler und was sie bedeuten

13 Grenzen der KI – was sie nicht kann

• Rechtliche Beurteilung: Das Modell extrahiert und strukturiert Informationen, bewertet aber keine Rechtslage, keine Erfolgsaussichten und keine Haftungsrisiken.
• Lückenfüllung: Was im Dokument nicht steht, erfindet das Modell im besten Fall gar nicht – im schlechtesten Fall erfindet es plausible, aber falsche Details.
• Aktualität: Die Modelle haben einen Wissensstand bis zu ihrem Trainingsabschluss. Spätere Gesetzesänderungen sind ihnen unbekannt.
• Verlässlichkeit bei Zahlen und Daten: Beträge, Fristen und Paragraphen müssen immer mit dem Originaldokument abgeglichen werden.
• Schlechte Textqualität führt zu schlechten Ergebnissen: Die Modelle sind ausdrücklich angewiesen, sich an den vorliegenden Text zu halten und keine Inhalte hinzuzuerfinden. Enthält das Dokument aber unlesbaren oder fehlerhaften Text – etwa weil die automatische Texterkennung bei einem eingescannten Dokument Fehler gemacht hat – dann arbeitet die KI zwangsläufig mit diesem fehlerhaften Ausgangsmaterial. Das Ergebnis ist dann entsprechend unzuverlässig. Prüfen Sie bei auffälligen Ausgaben zunächst, ob der Dokumenttext selbst korrekt eingelesen wurde.
• Eingescannte Dokumente ohne Texterkennung: Reine Bilddateien, bei denen kein Text hinterlegt ist (erkennbar daran, dass sich im Dokument kein Text markieren lässt), können nicht analysiert werden. Das Dokument muss zunächst mit einer Texterkennungssoftware aufbereitet werden.

Anhang: Lizenzen der eingesetzten Modelle

Alle Sprachmodelle stehen unter freien quelloffenen Lizenzen (Apache 2.0, MIT). Sie können die Modelle kostenlos nutzen, weitergeben und kommerziell einsetzen (unter Beachtung der jeweiligen Bedingungen).

Diese Anleitung bezieht sich auf das KI-Labor als Bestandteil von openXJV. Alle genannten Modelle werden von ihren jeweiligen Herausgebern unabhängig gepflegt. Aktuelle Lizenzinformationen finden Sie stets auf den verlinkten Quellseiten.