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Schulungsübersicht
LangGraph Grundlagen für die Rechtspflege
- Aufeinander abgestimmte LangGraph-Architektur und stateful Execution
- Kritische rechtliche Anwendungsfälle: Vertragsanalyse, regulatorische Einhaltung, e-Discovery
- Einschränkungen und Anforderungen für regulierte rechtliche Umgebungen
Rechtliche Datenstandards und Ontologien
- Einführung in rechtliche Ontologien und Metadaten (z.B. gemeinsame Taxonomien)
- Zuordnung von rechtlichen Dokumenten und Klauseln zum Graph Zustand
- Datenqualität, PII-Verarbeitung und Provenienz
Workflowdesign für rechtliche Prozesse
- Gestaltung des Vertragslebenszyklus und Überprüfungsworkflows
- Entscheidungsverzweigungen, Genehmigungen und Eskalationspfade
- Persistenzstrategien für rechtliche Beweise und Prüfungen
Konformität, Governance und Risikosteuerung
- Durchsetzung von Richtlinien und Aufbewahrungspflichten
- Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und sichere Protokollierung
- Modellrisikomanagement und Veränderungssteuerung
Mensch im Loop und Erklärbarkeit
- Gestaltung wirksamer Überprüfungs- und Überschreibpunkte
- Muster der Erklärbarkeit für rechtliche Entscheidungen
- Generierung von prüfungsgeeigneten Erklärungen und Zusammenfassungen
Integration und Deployment
- Vernetzung von LangGraph mit DMS, EDR und grundlegenden rechtlichen Systemen
- Containerisierung, Verwaltung von Geheimnissen und Umgebungshärtung
- CI/CD für Graph-Deploys und gestaffelte Ausrollungen
Überwachung, Testen und Sicherheit
- Beobachtbarkeit: Logs, Metriken, Traces und SLOs
- Testumgebung, Szenariotests und Red-Teaming für rechtliche Anforderungen
- Drift-Detektion, Datensatzkuration und kontinuierliche Verbesserung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Python und der Entwicklung von LLM-Anwendungen
- Erfahrung mit APIs, Containern oder Cloud-Diensten
- Grundlegendes Wissen über rechtliche Konzepte und Dokumententypen
Zielgruppe
- Bereichstechnologen
- Lösungsarchitekten
- Berater, die LLM-Agenten in reglementierten Branchen entwickeln
35 Stunden