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Schulungsübersicht
Grundlagen von LangGraph im rechtlichen Kontext
- Wiederholung der Architektur und des zustandsbasierten Ablaufs in LangGraph
- Typische rechtliche Anwendungsfälle: Vertragsanalyse, Einhaltung von Vorschriften sowie E-Discovery
- Einschränkungen und Anforderungen in regulierten rechtlichen Umgebungen
Rechtliche Datensätze und Ontologien
- Einführung in juristische Ontologien sowie Metadaten (z. B. gängige Taxonomien)
- Zuordnung rechtlicher Dokumente und Klauseln zum Graphenzustand
- Datenqualität, Umgang mit personenbezogenen Daten sowie Nachverfolgbarkeit
Entwurf rechtlicher Workflows
- Konzeption von Workflows zur Verwaltung des gesamten Vertragslebenszyklus und zu Überprüfungen
- Definition von Entscheidungspfaden, Genehmigungsprozessen sowie Eskalationsmechanismen
- Strategien zur dauerhaften Speicherung rechtlicher Beweise sowie Audit-Trails
Compliance, Governance und Risikosteuerung
- Durchsetzung von Richtlinien sowie Anforderungen an die Dokumentation
- Zugriffssteuerung, Verschlüsselung sowie sicheres Protokollieren
- Management von Modellrisiken und Änderungskontrolle
Menschliche Beteiligung und Nachvollziehbarkeit rechtlicher Entscheidungen
- Gestaltung sinnvoller Prüf- und Überschreibepunkte
- Methoden zur Nachvollziehbarkeit juristischer Entscheidungen
- Erstellung auditrelevanter Erklärungen sowie Zusammenfassungen
Integration und Bereitstellung
- Verknüpfung von LangGraph mit Dokumentenmanagementsystemen, eDiscovery-Tools sowie zentralen Rechtssystemen
- Containerisierung, Verwaltung sensibler Daten sowie Absicherung der Umgebungen
- Nutzung von CI/CD-Prozessen für die Bereitstellung und schrittweise Einführung neuer Graphen
Überwachung, Testen sowie Sicherheit
- Beobachtbarkeit: Protokolle, Kennzahlen, Trace-Informationen und Service-Level-Ziele
- Testinfrastrukturen, Szenarientests sowie Red Teaming für rechtliche Anfragen
- Erkennung von Abweichungen, Pflege der Datensätze und kontinuierliche Optimierung
Zusammenfassung sowie weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Python sowie Erfahrung bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen
- Erfahrungen mit APIs, Containern oder Cloud-Diensten
- Grundlegende Kenntnisse über rechtliche Konzepte sowie Arten juristischer Dokumente
Zielgruppe
- Technologieexperten aus dem Rechtsbereich
- Lösungsarchitekten
- Berater, die LLM-Agenten für regulierte Branchen entwickeln
35 Stunden