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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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