Toolvorstellung: Rechtina
von Rafal Kochanowski
20. Juli 2026
Eine Toolvorstellung von Rafal Kochanowski über Rechtina: Wie ein nicht-kommerzielles Legal-Tech-Projekt die Möglichkeiten und Grenzen des KI-Einsatzes bei der Beantwortung juristischer Fragen auf Basis des österreichischen Bundesrechts untersucht.
Rechtina ist ein nicht-kommerzielles Projekt, das KI nutzt, um Fragen auf Basis des österreichischen Bundesrechts zu beantworten. Alle für die Antwort herangezogenen Quellen werden präzise angegeben. Das Tool ist kostenlos und ohne Registrierung verfügbar.
Ziel des Projekts war es, die technischen Möglichkeiten und Grenzen des KI-Einsatzes im Legal Tech auszuloten. Insbesondere ging es um die Frage, ob sich eine Lösung auf günstige und schwache LLMs stützen lässt (konkret: Modelle der Kategorie „nano“ und „mini“ von OpenAI). Es zeigte sich, dass dies möglich ist, und das Ergebnis können Sie selbst beurteilen.
Das bedeutet nicht, dass schwache Modelle im Legal Tech eingesetzt werden sollten. Im Gegenteil: In einer derart anspruchsvollen Domäne sind leistungsstarke LLMs die bessere Wahl. Die Kosten für die Modellnutzung machen ohnehin nur einen kleinen Teil der Gesamtkosten aus, die für ein vollständiges und zuverlässiges Tool für Professionist:innen erforderlich sind.
Rechtina konzentriert sich darauf, die Lösung eines einzigen Problems zu demonstrieren, das aus meiner Sicht das Schwierigste ist: das Auffinden der passenden Rechtsquellen, auf deren Grundlage das LLM eine Antwort generiert. Rechtstexte sind eine Herausforderung für KI, da verschiedene Rechtsakte dieselben oder sehr ähnliche Sachverhalte regeln. Hinzu kommt, dass der Frage der Nutzer:innen der nötige Kontext oder feine Nuancen fehlen können. Die Lösung erfordert mehr Präzision und Sorgfalt als ein typisches KI-Produkt. Deshalb funktionieren viele Ansätze, über die man in Tutorials liest, hier nicht. Ein LLM allein genügt nicht, selbst das stärkste. Entscheidend ist die gesamte Architektur und das durchdachte Zusammenspiel verschiedener Techniken, sowohl klassischer (RAG, Embeddings, Re-Ranking) als auch kreativerer Ansätze (z. B. die Gewichtung eines Rechtsakts anhand der Anzahl seiner Verweise, wie es in Rechtina umgesetzt ist).
Die Schlussfolgerung für Teams, die juristische KI-Anwendungen bauen wollen: Es wird wahrscheinlich schwieriger, als theoretische Überlegungen vermuten lassen, oder die Lösung wird die Erwartungen der Nutzer:innen nicht erfüllen.
Über den Autor:
Rafal Kochanowski ist Software Engineer mit 20 Jahren Erfahrung in der IT-Branche und entwickelt neben seiner Arbeit für andere Unternehmen eigene Projekte.
Rechtina ist eines von zwei AI-nativen Produkten, die
er in letzter Zeit gebaut hat. linkedin.com/in/rkochanowski