RAG vs. LLM
- Taxy.io
- 12. Aug. 2025
- 3 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 8. Dez. 2025
Zwei Ansätze mit entscheidendem Unterschied
LLMs beeindrucken sprachlich, liefern aber oft unsichere Antworten. RAG verbindet KI mit geprüften Quellen und schafft verlässliche, nachvollziehbare Ergebnisse - ideal für Steuer- und Rechtsberatung. Multiagentensysteme verstärken diesen Effekt. Wer sichere KI will, setzt auf Lösungen mit RAG-Technologie.
In diesem Beitrag:
Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern ein Werkzeug, das den Alltag in Kanzleien und Rechtsabteilungen verändert. Doch nicht jede KI funktioniert gleich. Hinter den Lösungen, die heute Fachfragen beantworten, Dokumente prüfen oder Recherchen beschleunigen, stecken unterschiedliche technische Ansätze.
Die beiden wichtigsten sind Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Ansätze, die zunehmend auch in sogenannten Multiagentensystemen (siehe auch hier) eingesetzt werden. Beide liefern Antworten, aber auf völlig unterschiedliche Weise. Und genau dieser Unterschied entscheidet darüber, ob eine KI in anspruchsvollen Bereichen wie Steuer- oder Rechtsberatung verlässlich genutzt werden kann.
Warum Large Language Models (LLMs) zwar sprachlich stark, aber wenig kontrollierbar sind
LLMs sind die bekannteste Form von KI. Sie funktionieren wie extrem leistungsfähige automatische Textvervollständiger. Trainiert auf riesigen Mengen an Text prognostizieren sie, welches Wort oder welcher Satz wahrscheinlich als Nächstes passt. Das macht sie flexibel und sprachlich beeindruckend - aber nicht automatisch zuverlässig.
Vorteile von LLMs:
sehr flexibel und vielseitig einsetzbar
liefern schnell gut lesbare, oft kreative Antworten
ideal für allgemeine und offene Fragestellungen
Nachteile von LLMs:
keine Garantie für Quellen oder Nachvollziehbarkeit
Inhalte können halluziniert sein - also plausibel klingen, aber falsch sein
trainiertes Wissen kann veralten und nicht „verlernt“ werden
rechtliche Updates (Gesetze, Urteile) können nicht ohne Weiteres berücksichtigt werden
Gerade im juristischen Kontext kann das schnell problematisch werden - insbesondere bei dynamischen Themen wie Umsatzsteuerrecht, Verfahrensrecht oder aktuellen Verwaltungsanweisungen.
Wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Antworten mit Quellen liefert
RAG kombiniert die Sprachkompetenz eines LLMs mit dem gezielten Zugriff auf geprüfte externe Datenquellen. Die KI recherchiert zuerst in hinterlegten Dokumenten - z. B. Gesetzen, Kommentaren, Fachartikeln - und erstellt danach eine Antwort auf Basis dieser Inhalte.
Vorteile von RAG:
jede Antwort lässt sich auf konkrete, aktuelle Quellen zurückführen
Nutzer können die Originalstellen selbst prüfen
Antworten bleiben aktuell, wenn die Datenbasis gepflegt wird
erhöhte Nachvollziehbarkeit und Transparenz
Nachteile von RAG:
die Qualität hängt unmittelbar von der angebundenen Datenbasis ab
Antworten wirken manchmal „nüchterner“, weil sie eng am Quellenmaterial bleiben
Für sensible Fachgebiete wie Steuer- oder Rechtsberatung ist genau diese Arbeitsweise ein entscheidender Vorteil. Sie ermöglicht es Fachkräften, sichere und überprüfbare Antworten zu erhalten - und bei Bedarf schnell zu belegen, was die KI genutzt hat.
Woran man erkennt, welche Technik eine KI-Lösung nutzt
Ob eine KI auf einem LLM oder einem RAG-System basiert, lässt sich häufig auch ohne technisches Vorwissen erkennen:
Ein RAG-System liefert Antworten mit Quellen, strukturiert, prüfbar, zitierfähig.
Ein reines LLM formuliert frei, ohne Fußnoten, ohne Belege, mit fließenden Texten.
Gerade für Fachleute, die auf Nachvollziehbarkeit und rechtliche Sicherheit angewiesen sind, ist diese Unterscheidung essenziell.
Warum RAG sich durchsetzt und zum neuen Standard wird
Auch wenn RAG für viele noch als „neue Technologie“ gilt - insbesondere in Multiagentensystemen - ist sie in professionellen Fachanwendungen längst Standard.
Juristen, Steuerberater und andere Fachkräfte profitieren, weil sie:
verlässlichere Antworten erhalten,
nachvollziehen können, wie diese entstanden sind,
und weiterhin die volle fachliche Kontrolle behalten.
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Über Taxy.io
Taxy.io wurde 2018 als Spin-Off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt innovative Software, mit der Steuerberater und Angehörige rechtsberatender Berufe ihre Prozesse automatisieren können. Wir arbeiten mit einem 45-köpfigen Team aus talentierten und qualifizierten Experten daran, unseren Kunden innovative Anwendungen anzubieten, die ihnen durch den Steuer-Dschungel helfen.
Unser Ziel ist es, die führende Plattform für Automatisierungslösungen für die Steuer- und Rechtsberatung zu entwickeln und dadurch die vollautomatische, proaktive Steuer- und Rechtsberatung zu ermöglichen.
