Die Durchsicht hunderter Seiten von Vertragsunterlagen, Korrespondenzen und Gerichtsbeschlüssen gehört zum täglichen Brot von Anwält:innen. Oft ist dies jedoch ein manueller, zeitraubender Prozess. In diesem Anwendungsbeispiel zeigt Wolfgang Richter anhand eines realen privaten Falls gegen die Telekom, wie PyleHound diesen Prozess revolutioniert.

Key Takeaways

• Massive Zeitersparnis: Die Analyse umfangreicher Aktenbestände und das Erstellen von Argumentationen dauert nur noch einen Bruchteil der üblichen Zeit (ca. 10 %).
• Semantische Suche: PyleHound findet relevante Textstellen basierend auf dem Kontext, nicht nur durch exakte Stichwortübereinstimmung.
• Nahtloser Workflow: Von der Projektanlage über den Dokumenten-Upload per Drag-and-Drop bis zum fertigen Anwaltsschreiben in einer Plattform.

Wie beschleunigt PyleHound die Analyse umfangreicher Aktenbestände?

PyleHound reduziert den manuellen Rechercheaufwand drastisch, indem es große Mengen an unstrukturierten Daten (PDFs, Word-Dokumente) in Sekunden lesbar macht und analysiert. Anstatt stundenlang Akten zu wälzen, können Anwält:innen direkt mit dem Akteninhalt interagieren.

Im gezeigten Beispiel wurden ca. 50 Dokumente zu einem Rechtsstreit importiert. Was manuell Stunden gedauert hätte – das Sichten der Abbuchungen und Vertragsdetails – erledigte die Software in wenigen Augenblicken. Das Ergebnis: Eine Zeitersparnis von geschätzt 90 % gegenüber der herkömmlichen Arbeitsweise.

Wie funktioniert der Workflow von der Akte zur Argumentation?

Der Prozess in PyleHound ist intuitiv gestaltet und führt Nutzer:innen in wenigen Schritten vom rohen Dokument zur fertigen juristischen Argumentation:

1. Projektanlage: Ein neues Projekt (z. B. „Telekom Rechtsstreit“) wird erstellt.
2. Dokumenten-Import: Alle relevanten Dateien werden einfach per Drag-and-Drop in die „Knowledge Base“ gezogen. Das System verarbeitet Formate wie PDF und DOCX sofort.
3. Semantische Abfrage: Über die Chat-Funktion stellen Sie eine konkrete Frage an die Akte (z. B. „Sammle alle Stellen, die mit dem Vertragsschluss zu tun haben“).
4. Kuratierung: PyleHound liefert Zitate mit Quellenangabe. Anwält:innen wählen die relevantesten Zitate aus („Select Quotes“).
5. Argumentations-Erstellung: Mit einem weiteren Prompt (z. B. „Schreibe aus Sicht eines Anwalts, warum kein Vertrag zustande kam“) generiert die KI einen präzisen Textentwurf basierend auf den ausgewählten Fakten.

Was unterscheidet die Suche in PyleHound von einer einfachen Stichwortsuche?

Die Suche in PyleHound basiert auf semantischem Verständnis, wodurch die Software den Kontext und die Bedeutung einer Anfrage erfasst, anstatt nur nach identischen Zeichenketten zu scannen.

Wie Fabian Rittmeier im Video erläutert, muss der Nutzer keine exakten Keywords treffen. Wenn Sie nach Argumenten gegen einen Vertragsschluss suchen, findet PyleHound auch Passagen, die den Kontext von „unberechtigten Abbuchungen“ oder „fehlenden Unterschriften“ enthalten, selbst wenn das Wort „Vertragsschluss“ dort nicht explizit steht. Dies minimiert das Risiko, entscheidende Beweismittel zu übersehen.

Wie präzise sind die von der KI generierten juristischen Texte?

PyleHound erstellt juristisch fundierte Entwürfe, die direkt auf den tatsächlichen Inhalten der hochgeladenen Dokumente basieren. Da die KI (das LLM) Zugriff auf die spezifischen Zitate der Akte hat, halluziniert sie keine Fakten, sondern baut die Argumentation logisch auf dem vorhandenen Beweismaterial auf.

Im Beispiel generierte das Tool eine strukturierte Argumentation, die darlegte, warum mangels Unterschrift und valider Willenserklärung kein Vertrag mit der Telekom zustande gekommen ist. Dieser Entwurf dient als hochwertige Basis, die Anwält:innen nur noch final polieren müssen.

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Fazit

Die Demonstration zeigt eindrucksvoll: PyleHound ist nicht nur eine Suchmaschine, sondern ein aktiver Denkpartner. Es verwandelt einen unübersichtlichen Haufen Dateien in strukturiertes Wissen und fertige Textbausteine. Für Kanzleien bedeutet das: Mehr Fokus auf Strategie und Mandantenberatung, weniger Zeitverlust durch Suchen und Sortieren.

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Transkript

00:00 [Wolfgang Richter]: Ich habe hier PyleHound neu gestartet in dem Kontext, um einfach mal zu zeigen, wie man hier schnell vorankommt. Ich lege ein neues Projekt an, klicke hier auf den Projektteil.

00:33 [Wolfgang Richter]: Hier trage ich die Sache ein. Und zwar ist das eine Situation, die ich privat hatte, in der ich mich mit der Telekom rumgeschlagen habe. Die haben von meinem Konto Geld abgebucht über Jahre hinweg, obwohl ich keinen Vertrag abgeschlossen habe. Da bin ich mit denen in Rechtsstreit gegangen. Ich habe also jetzt eine ganze Menge von Dokumenten.

01:03 [Wolfgang Richter]: Ich gehe auf „Add Knowledge Base“. Hier kann ich jetzt Drag-and-Drop machen. Das hole ich mir von meiner vorbereiteten Unterlage. Das sind also jetzt jede Menge Unterlagen hier reingepackt worden – Gerichtsinformationen, unterschiedlichste Informationen hierzu.

01:28 [Wolfgang Richter]: Jetzt klicke ich auf Import. Das sind 50 Files, die sind jetzt alle hier hineingelaufen in den Bereich und können also jetzt bearbeitet werden. Wenn ich jetzt sage, ich bearbeite das, klicke ich auf „New Conversation“.

01:45 [Wolfgang Richter]: Ich sehe hier unten den Namen des Projektes „2 Telekom“. Ich sehe die Conversations, die hier drin sind. Jetzt kann ich eingeben, was ich hier fragen möchte. Ich habe das schon vorbereitet, damit wir keine Zeit verlieren, während ich tippe.

02:10 [Wolfgang Richter]: Der Prompt lautet: „Sammle alle Stellen, die mit dem Vertragsschluss mit der Telekom zu tun haben, also sowohl die Argumentation der Telekom als auch die der Gegenseite – also meine.“ Jetzt schicke ich das los.

02:20 [Wolfgang Richter]: Jetzt arbeitet PyleHound in dem Kontext und schreibt hier auf, was es gerade tut.

02:27 [Fabian Rittmeier]: Vielleicht sage ich kurz ein paar Worte, was hier gerade passiert. PyleHound hat jetzt im Hintergrund selbstständig auf alle Projektdateien zugegriffen und durchsucht jetzt gründlich alle diese Dateien nach den Zitaten, die Wolfgang an der Stelle sucht. Es handelt sich hier um eine semantische Suche. Das heißt, wir müssen hier nicht einzelne Stichworte richtig eingeben, sondern PyleHound findet tatsächlich die richtigen Suchstellen auch aus dem Kontext, aus den Sätzen heraus.

02:58 [Wolfgang Richter]: Hier sieht man jetzt, woraus das jeweils zitiert ist, also aus den jeweiligen Unterlagen. Hier kann ich auch noch ein bisschen auswählen, rausschmeißen, was mich nicht interessiert. Wenn ich jetzt auf „Use Selected Quotes“ klicke – also diejenigen, die dann hier drin bleiben – dann gibt es hier eine Darstellung in dem Ablauf, in der Ausführung.

03:23 [Wolfgang Richter]: Jetzt sieht man den Text, der sich in der Zusammenstellung hier ergibt. Ich hatte das vorher schon angeguckt, das sind tatsächlich die relevanten Kontexte hier aufgeführt.

03:54 [Wolfgang Richter]: Wenn ich jetzt hier meinen nächsten Prompt reingebe, nämlich: „Jetzt schreib mir mal aus der Sicht eines Anwaltes, warum hier kein Vertrag zustande gekommen ist in dem Kontext“, dann bereitet es also jetzt die wesentlichen Argumente vor.

04:14 [Wolfgang Richter]: Da ich den Fall gut kenne, weiß ich inzwischen schon, dass hier tatsächlich alle wesentlichen Argumente zusammengetragen worden sind. Das ist jetzt schon ein größerer Ablauf gewesen.

04:30 [Wolfgang Richter]: Ich wäre bestimmt in dem Tempo, in dem das jetzt hier erfolgt ist – auch mit der inhaltlichen Sicherheit – ansonsten mit etwa 10 % der Zeit unterwegs gewesen, die ich ansonsten gebraucht hätte, um die Dokumente zu reviewen, die Zusammenstellung zu versuchen und das entsprechend aufzubauen.

04:51 [Wolfgang Richter]: Das könnte man jetzt überall noch verfeinern, man könnte reinschreiben: „Zeig nochmal genau die Dokumente, die mit den jeweiligen Abbuchungen zu tun haben“. All das könnte man im weiteren Kontext noch anführen. Aber ich glaube, für die Demonstration ist das nicht weiter von Bedeutung. Wir sind jetzt einmal durchgelaufen und haben gesehen, wie es ist, wenn ich in meiner Datenbasis Dokumente habe, die ich jetzt analysiert sehen möchte.