RAG statt Fine-Tuning — warum wir uns gegen ein trainiertes Modell entschieden
Stand: 22. April 2026
Ein auf juristischen Texten fein-getuntes Modell klingt verlockend. Wir haben uns bewusst dagegen entschieden — zugunsten von Retrieval Augmented Generation (RAG).
Nachvollziehbarkeit
Bei RAG wird jede Antwort aus konkret abgerufenen Quellen erzeugt. Das Modell „erinnert” sich nicht an Trainingsdaten, sondern zitiert die tatsächlich herangezogenen Normen und Urteile.
Datenschutz
Eingaben fließen nicht in ein Modelltraining. Das ist für Berufsgeheimnisträger entscheidend.
Aktualität
Neue BMF-Schreiben oder Urteile lassen sich in den Korpus aufnehmen, ohne das Modell neu zu trainieren.
⚖️ Diese Information ersetzt keine eigenständige Rechtsberatung.