RAG vs. LLM

Zwei Ansätze mit entscheidendem Unterschied

August 2025

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern ein Werkzeug, das den Alltag in Kanzleien und Rechtsabteilungen verändert. Doch nicht alle KI ist gleich. Hinter den KI-Lösungen, die heute Fachfragen beantworten, Dokumente prüfen oder Recherchen beschleunigen, stecken sehr unterschiedliche technische Ansätze.

Die beiden wichtigsten sind Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG), zwei Ansätze, die zunehmend in sogenannten Multiagentensystemen (siehe auch hier) zum Einsatz kommen. Beide Ansätze liefern Antworten, aber auf unterschiedliche Weise und genau dieser Unterschied ist entscheidend dafür, ob eine KI-Lösung in anspruchsvollen Bereichen wie der Steuer- oder Rechtsberatung verlässlich genutzt werden kann.

Large Language Models (LLMs) - Starke Sprache, wenig Kontrolle

LLMs sind die bekannteste Form von KI. Sie arbeiten wie ein extrem leistungsfähiger automatisierter Vervollständiger. Trainiert auf riesigen Mengen an Text, sagen sie voraus, welches Wort, welcher Satz oder welche Formulierung wahrscheinlich als Nächstes passt. Das macht sie flexibel und beeindruckend sprachgewandt – aber nicht automatisch verlässlich.

Vorteile von LLMs:

• Sehr flexibel und vielseitig einsetzbar

• Liefern schnell gut lesbare, oft kreative Antworten

• Ideal für allgemeine, offene Fragestellungen

Nachteile von LLMs:

• Keine Garantie für Quellen oder Nachvollziehbarkeit

• Inhalte können „halluziniert“ sein, also überzeugend klingen, aber falsch sein

• Einmal gelernte Daten können nicht ohne Weiteres wieder „verlernt“ werden - dadurch liefern selbsttrainierte LLMs mitunter veraltete oder falsche Antworten, insbesondere bei rechtlichen Themen

Gerade in juristischen Kontexten kann das gravierende Folgen haben, wenn sich Gesetze ändern oder Präzedenzfälle aktualisiert werden, da die KI in solchen Fällen falsche Antworten geben kann.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Antworten mit Quellen

RAG kombiniert die Sprachstärke eines LLMs mit gezieltem Zugriff auf geprüfte externe Datenquellen. Die KI recherchiert zunächst in hinterlegten Dokumenten, beispielsweise Gesetzestexten, Kommentaren oder Fachartikeln, und erstellt auf dieser Grundlage ihre Antwort.

Vorteile von RAG:

• Jede Antwort kann auf konkrete, aktuelle Quellen zurückgeführt werden

• Nutzer:innen können die Originaldokumente selbst prüfen und nachvollziehen

• Antworten bleiben konsistent und aktuell, da sie nicht auf veraltetem Wissen beruhen - sofern die Datenbasis regelmäßig auf den neuesten Stand gebracht wird

Nachteile von RAG:

• Die Antwortqualität hängt direkt von der Qualität der angebundenen Daten ab. Vollständige, aktuelle und korrekte Dokumente sind Grundlage für präzise und verlässliche Ergebnisse.

• Antworten bleiben enger am Material und wirken manchmal „nüchterner“ als ein LLM-Text

Für sensible Fachgebiete wie die Steuer- und Rechtsberatung ist diese Arbeitsweise jedoch ein entscheidender Vorteil. Sie ermöglicht es Fachkräften, Antworten sicher zu nutzen und bei Bedarf schnell zu belegen. Zusätzlich können sie die Quellen, die die KI für die Antwort genutzt hat, selber überprüfen und somit noch einmal sicherstellen, dass die Antwort fachlich korrekt ist.

Woran erkennbar ist, welche Technik eine KI-Lösung nutzt

Ob eine KI-Lösung auf einem klassischen LLM oder einem RAG-System basiert, lässt sich oft schon an kleinen Details erkennen - auch ohne technisches Hintergrundwissen. Ein RAG-basiertes System bietet in der Regel konkrete Anknüpfungspunkte für die Nutzer:innen. Die Antworten sind mit zitierfähigen Quellen versehen, die sich nachschlagen lassen, und die Darstellung folgt meist einer klaren, prüfbaren Struktur.

Fehlen diese Elemente und wirken die Antworten eher wie ein frei formulierter Fließtext ohne erkennbare Belege, handelt es sich häufig um ein reines LLM. Für Fachleute, die Wert auf Nachvollziehbarkeit und rechtliche Absicherung legen, ist diese Unterscheidung entscheidend, um eine geeignete KI-Lösung auszuwählen.

RAG setzt sich zunehmend durch und wird zum Standard

Zwar sehen viele RAG noch als neue Technologie, insbesondere innerhalb sogenannter  Multiagentensysteme, doch in professionellen, fachlich spezialisierten KI-Lösungen sind sie längst Standard. Gerade Jurist:innen, Steuerberater:innen und andere Fachkräfte profitieren davon, da sie KI effizient nutzen können, ohne ihre fachliche Verantwortung abzugeben.

Möchten Sie den Unterschied selbst erleben und sehen, wie ein Multiagentensystem mit RAG arbeitet und sich von einem reinen LLM unterscheidet? Dann testen Sie es selbst in unserem KI Beta Club – praxisnah, monatlich kündbar und speziell auf Steuerberater:innen zugeschnitten.

Über Taxy.io

Taxy.io wurde 2018 als Spin-Off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt innovative Software, mit der Steuerberater:innen und Angehörige rechtsberatender Berufe ihre Prozesse automatisieren können. Wir arbeiten mit einem 45-köpfigen Team aus talentierten und qualifizierten Experten daran, unseren Kund:innen innovative Anwendungen anzubieten, die ihnen durch den Steuer-Dschungel helfen.

Unser Ziel ist es, die führende Plattform für Automatisierungslösungen für die Steuerberatung zu entwickeln und dadurch die vollautomatische, proaktive Steuerberatung zu ermöglichen.

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