Unter Einstellungen → KI/LLM → KI-Konnektoren legen Sie die Verbindungen zu Sprachmodellen an. Ein Konnektor bündelt Anbieter, Modell, Zugangsdaten und die Sampling-Parameter – er ist die Grundlage für alle KI-Funktionen. Die Übersicht zeigt je Konnektor Name, Provider und Eigenschaften (aktiv/inaktiv).

+ Neue VerbindungFilter zurücksetzen
NameProviderEigenschaften
defaultOpenAI-kompatibelAktiv
semantic-compareOpenAI-kompatibelAktiv
geminiGoogle VertexAktiv

Reservierte Namen: „default“ und „semantic-compare“

Zwei Konnektor-Namen haben eine besondere Rolle:

Name Wirkung
default treibt die LegalAi – den KI-Assistenten im Aktenkontext. Ohne einen Konnektor default steht die LegalAi nicht zur Verfügung.
semantic-compare ermöglicht die semantische Prüfung innerhalb der LLM-Extraktionsvorlagen – den inhaltlichen Abgleich extrahierter Werte (statt reinem Textvergleich).

Weitere Konnektoren mit frei gewählten Namen (z. B. gemini, sonnet) binden Sie zusätzlich an und weisen sie einzelnen Extraktionsvorlagen zu.

Eine Verbindung anlegen

Mit + Neue Verbindung öffnet sich der Konnektor-Dialog. Er deckt gängige Anbieter über einen OpenAI-kompatiblen Zugang ab, unterstützt aber auch Cloud-Modelle (z. B. Google Vertex über Project/Endpoint/Location).

KI-Konnektor
Name der Verbindung
Organisation
API Key
URL
Defaultmodel
Temperature
0.2
Timeout
60
MaxTokenSize
 
topP
 
topK
 
Thinking Modus
Token Budget
ausSSL-Zertifikatsprüfung deaktivieren
Fallback
Für Cloud-Modelle: Project ID · Endpoint ID · Location
Speichern
Feld Bedeutung
Name der Verbindung frei wählbar – oder reserviert (default / semantic-compare, s. o.).
Organisation optionale Organisations-Kennung des Anbieters.
API Key der geheime Zugangsschlüssel des Anbieters.
URL die Endpunkt-Adresse der API.
Defaultmodel das standardmäßig verwendete Modell.
Temperature steuert die Zufälligkeit – höhere Werte erhöhen die Vielfalt der Ausgaben.
Timeout Zeitlimit des REST-Clients für eine Anfrage (Standard 60).
MaxTokenSize Obergrenze der Tokenzahl je Anfrage.
topP / topK Sampling-Parameter (Nucleus- bzw. Top-k-Sampling); topK = -1 berücksichtigt alle Tokens.
Thinking Modus / Token Budget aktiviert das interne „Nachdenken“ des Modells und begrenzt die dafür maximal verwendbaren Token.
SSL-Zertifikatsprüfung deaktivieren nur für Sonderfälle (z. B. interne Endpunkte) – im Regelfall aktiviert lassen.
Fallback Ausweich-Konnektor, falls die Anfrage fehlschlägt.
Project ID / Endpoint ID / Location Angaben für Cloud-gehostete Modelle (z. B. Google Vertex).

Wo Sie einen API-Schlüssel je Anbieter erhalten

Den API Key für den Konnektor-Dialog erzeugen Sie direkt im Entwicklerportal des jeweiligen Anbieters – nicht in DEPLAW. Die gängigsten Anbieter im Überblick:

Anbieter API-Schlüssel erzeugen
OpenAI platform.openai.com/api-keys
Anthropic (Claude) console.anthropic.com/settings/keys
Google (Gemini / AI Studio) aistudio.google.com/app/apikey
Google Vertex AI (Project/Endpoint/Location) console.cloud.google.com/vertex-ai
Mistral console.mistral.ai/api-keys
Azure OpenAI über die eigene Ressource im Azure-Portal (Ressource → „Schlüssel und Endpunkt“)

Lokale und selbst gehostete Modelle

Weil der Konnektor eine frei wählbare URL und einen OpenAI-kompatiblen Zugang nutzt, muss das Sprachmodell nicht bei einem Cloud-Anbieter liegen: Sie können ebenso ein lokal bzw. selbst gehostetes LLM (On-Premise oder im eigenen Rechenzentrum) anbinden, indem Sie die URL auf dessen Endpunkt richten.