Regulatorik als Dialog: Customized LLM für Öko-Landbau

// RELEVANCE

Mit LLM durch den Regulierungs-Dschungel für nachhaltige Landwirtschaft

Nachhaltige Landwirtschaft ist ein bürokratischer Kraftakt. Wer sich in Europa als ökologisch wirtschaftender Betrieb zertifizieren lassen möchte, muss komplexe und sich wandelnde nationale wie internationale Gesetzestexte verstehen, korrekt anwenden und deren Umsetzung im Audit nachweisen können. Gemeinsam mit der Ecocert Group haben wir ÖkoWilli entwickelt – einen auf einem Large Language Model (LLM) basierenden Sprachassistenten, der Landwirt:innen und Auditor:innen durch das Dickicht des EU-Öko-Rechts navigiert.

// CHALLENGE

Emerging Tech – mit RAG in die Praxis

Für die Umsetzung von ÖkoWilli musste zunächst eine robuste Service-Architektur aufgebaut werden, die es ermöglicht, hunderte Seiten Gesetzestexte zu pflegen und für den Sprachassistenten durchsuchbar zu machen. Zum Zeitpunkt der Umsetzung war der technologische Stack in diesem Bereich noch kaum erprobt: OpenAIs Sprachmodelle waren erst seit wenigen Wochen über API verfügbar, Retrieval Augmented Generation (RAG) war in der Fachwelt gerade dabei, sich als Ansatz durchzusetzen. Entsprechend hoch waren die Unsicherheiten: Welche Sprachmodelle eignen sich für juristische Inhalte? Welche Vektordatenbanken liefern die nötige Präzision? Welche SDKs ermöglichen eine stabile Einbindung in bestehende Infrastrukturen?

// CHALLENGE

Regulatorik als Dialog

Basierend auf einem Large Language Model entwickelten wir einen spezialisierten Sprachassistenten, der gezielt zwei unterschiedliche Nutzergruppen adressiert. Für Landwirt:innen beantwortet „ÖkoWilli“ Fragen rund um das EU-Öko-Recht in verständlicher, praxisnaher Sprache – stets mit transparentem Verweis auf die entsprechenden Paragraphen. Für Auditor:innen bietet der Assistent hingegen fundierte, kontextspezifische Erläuterungen, prüfungsrelevante Details und genaue Quellenangaben – dynamisch filterbar nach Land, Branche und Betriebsart.

Technologisch basiert die Lösung auf einem strukturierten Prompting-Ansatz, kombiniert mit einer robusten Retrieval-Architektur. Die zugrunde liegenden Gesetzestexte wurden als strukturierte, kontextualisierte Wissensbasis aufbereitet und indexiert. Über Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden relevante Passagen dynamisch in die Antwort eingebettet. So ermöglicht ÖkoWilli nicht nur sprachlich kohärente und rechtlich belastbare Aussagen, sondern auch einen direkten Zugriff auf die Originalquellen – für maximale Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

// COLLABORATION

Mit Feedback zu Vertrauen: Entwickelt mit denen, die ÖkoWilli täglich nutzen

In enger Zusammenarbeit mit Ecocert Deutschland & Schweiz begleiteten wir das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BLE) geförderte Projekt von der ersten Idee bis zur Validierungsphase. Gemeinsam mit Auditor:innen, Projektverantwortlichen und Fachstellen entwickelten wir ein robustes Systemdesign und untersuchten reale Einsatzkontexte. Über eine integrierte Feedback-Funktion sammelten wir kontinuierlich Rückmeldungen aus der Praxis – und konnten so das System iterativ verbessern. Das Ergebnis: ein intelligenter Sprachassistent, der zeigt, wie GenAI verantwortungsvoll und branchenwirksam in sensiblen Anwendungsfeldern eingesetzt werden kann.

// IMPACT

Mehr Zeit für das, was bei Öko wirklich zählt

ÖkoWilli senkt die Eintrittshürden in die ökologische Landwirtschaft, entlastet Auditor:innen im Alltag und erhöht die Konsistenz der Zertifizierungsverfahren. Die direkte Integration offizieller Gesetzestexte in die generierten Antworten fördert nicht nur Vertrauen, sondern auch die rechtliche Belastbarkeit der Aussagen.

Gleichzeitig wird regulatorisches Wissen demokratisiert – ortsunabhängig, skalierbar, mehrsprachig. So entsteht ein intelligenter, zugänglicher Layer zwischen EU-Recht und betrieblicher Praxis – mit Potenzial für weitere Anwendungen im Bereich LegalTech, RegTech und Nachhaltigkeitszertifizierung.

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