Lohnt sich dein eigenes Harvey?
Ein AI-Assistent für juristische Arbeit in Unternehmen: Recherche, Entwürfe, Prüfung und Due Diligence über den gesamten Dokumentenbestand einer Kanzlei.
Du kannst an einem Nachmittag problemlos einen lokalen RAG-Assistenten für deine eigenen PDFs bauen, und um deinen Mietvertrag oder einen Lieferantenvertrag zu lesen, reicht das tatsächlich aus. Harvey wird nicht wegen dieses Ablaufs verkauft. Verkauft werden trainierte und evaluierte juristische Workflows, kuratierte lizenzierte Quellen zu Rechtsprechung und Regulierung, ein Deployment, das die Sicherheitsprüfung einer Kanzlei besteht, und ein Name, der für ein Ergebnis einsteht, das ein Partner abrechnen wird. Was sich nicht in einem Durchgang bauen lässt, ist die Zuversicht, sich auf die Antwort verlassen zu können – und bei juristischer Arbeit ist das das gesamte Produkt. Ein persönlicher Ersatz ist für persönliche Belange in Ordnung und wird gefährlich, sobald Geld oder eine gerichtliche Einreichung davon abhängt.
EN → DERecherche automatisch aus dem Englischen übersetzt. Original-Prompt auf Englisch beibehalten.
Build a local document Q&A tool for my own contracts and PDFs. Python 3.11, single project, no web framework, no accounts, no telemetry.
Stack, no alternatives:
- CLI with Typer
- pypdf for text extraction, page numbers preserved
- SQLite with the sqlite-vec extension for vector storage
- OpenAI API for embeddings and answers, key from .env via python-dotenv, plus an --ollama flag that swaps to a local model at http://localhost:11434
Commands:
- ingest PATH: walk a folder, extract text per page, chunk to roughly 800 tokens with 100 overlap, store chunk text plus doc name plus page number, embed and index. Skip files already ingested unless --force.
- ask "QUESTION": retrieve top 12 chunks, then answer with an LLM that is instructed to answer only from the provided chunks and to say "not in these documents" when the answer is absent. Every claim must carry an inline citation like [contract.pdf p.4].
- sources "QUESTION": print the retrieved chunks verbatim with file and page, no LLM, so I can read the raw text.
- docs: list ingested files, page counts, chunk counts.
In scope: local-only storage in ./index.db, deterministic chunking, a --model flag, plain text output.
Out of scope: web UI, multi-user, cloud sync, any bundled case law or statute data, any attempt to cite external legal sources.
Print a one-line disclaimer after every answer: this is a reading aid over my own files, not legal advice, verify each citation.
Include a README with setup, .env.example, and a short section explaining that answers are only as good as the documents I ingested.Der Prompt öffnet sich vorausgefüllt in deinem Agenten. Prüfe ihn vor dem Ausführen. · dieser Prompt wurde aus dem Bauplan erzeugt · per PR verbessern
Wie sähe deine eigene Version aus?
Indexiert lokal einen Ordner mit deinen eigenen Verträgen und PDFs und beantwortet anschließend Fragen dazu mit Zitaten und Seitenangaben, damit du jede Aussage selbst prüfen kannst.
Was du brauchst
- Ein LLM-API-Schlüssel oder ein lokales Modell über Ollama, wenn lieber nichts den Rechner verlassen soll
- Deine eigenen Dokumente: keine lizenzierte Rechtsprechung, keine Gesetzesdatenbanken, keine Primärquellen
- Python 3.11 und die Bereitschaft, die zitierte Passage zu lesen, statt der Zusammenfassung zu vertrauen
Eine Kanzlei bezahlt nicht für Texterzeugung, sondern dafür, Ergebnisse fachlich und rechtlich vertreten zu können. Die Ausgabe muss auf eine lizenzierte Quelle zurückführbar sein, das Deployment muss eine monatelange Sicherheitsprüfung bestehen, die Workflows müssen anhand der tatsächlichen Due-Diligence-Arbeit von Associates getestet worden sein, und es muss einen Anbietervertrag mit Freistellungsregelungen geben, falls etwas schiefgeht. Auch einzelne Anwälte können ein selbst gebautes Tool nicht für Mandate nutzen, ohne unangenehme Fragen zum Verbleib vertraulicher Mandantendaten zu beantworten. Eine lokale RAG-Lösung für deine eigenen Dateien löst nichts davon und muss es auch nicht. Sie hilft dir, deine eigenen Dokumente schneller zu lesen – eine andere und deutlich kleinere Aufgabe.
xLizenzierte juristische Primärquellen: Rechtsprechung, Gesetze, Schriftsätze und regulatorische Textsammlungen, die du nicht legal zusammenscrapen kannst
xWorkflow-Produkte, die von echten Anwälten evaluiert wurden: Due-Diligence-Checklisten, Prüfung von Änderungsmarkierungen, Vorbereitung von Zeugenvernehmungen
xDeployment auf Kanzleiniveau: SSO, Datenresidenz, Aufbewahrungskontrollen, Audit-Logs, beantwortete Sicherheitsfragebögen
xJemanden, dem du die Schuld geben kannst. Deine Halluzination ist dein Berufshaftungsrisiko
xIntegration in die Systeme, in denen juristische Arbeit tatsächlich stattfindet: DMS, iManage, Word, die Prüfplattform
Nichts, worauf sich verweisen ließe. Deshalb gibt es den Prompt.
Was kostet Harvey?
Kein öffentlicher Preis. Siehe offizielle Website.
In Meine Liste gespeichert. Bei einer Preisänderung erscheint hier ein Hinweis.
Du schließt den Kauf auf der Website von Harvey ab. Vibe Radar wickelt keine Zahlungen ab.
Harvey selbst bauen oder abonnieren?
Passe die Zahlen an: Stunden zum Bauen, dein Stundensatz, Betriebskosten und der Abopreis.
Über 24 Monate ist das Abo günstiger.
Startwerte aus der Analyse geschätzt (eine Sitzung). Nicht eingerechnet ist, was dir fehlt (Support, Integrationen, Sicherheit).
Kann ich Harvey nachbauen?
Eher nicht. Der Wert von Harvey liegt nicht im Code: Der Wettbewerbsvorteil besteht aus lizenzierten juristischen Primärquellen, einem über Jahre geprüften Sicherheitsniveau für Unternehmen und einem Namen, den ein Partner in ein Risikomemo schreiben kann. Siehe die Analyse oben.
Was kostet Harvey?
Der Preis von Harvey ist nutzungsbasiert oder je nach Tarif unterschiedlich · Keine öffentlichen Preise oder direkt buchbaren Tarife; harvey.ai/pricing liefert 404 zurück, und CTAs verlinken auf /contact-sales..
Was fehlt mir, wenn ich Harvey ersetze?
Ehrlich gesagt: Lizenzierte juristische Primärquellen: Rechtsprechung, Gesetze, Schriftsätze und regulatorische Textsammlungen, die du nicht legal zusammenscrapen kannst; Workflow-Produkte, die von echten Anwälten evaluiert wurden: Due-Diligence-Checklisten, Prüfung von Änderungsmarkierungen, Vorbereitung von Zeugenvernehmungen; Deployment auf Kanzleiniveau: SSO, Datenresidenz, Aufbewahrungskontrollen, Audit-Logs, beantwortete Sicherheitsfragebögen; Jemanden, dem du die Schuld geben kannst. Deine Halluzination ist dein Berufshaftungsrisiko; Integration in die Systeme, in denen juristische Arbeit tatsächlich stattfindet: DMS, iManage, Word, die Prüfplattform. Wenn dir davon etwas wichtig ist, zahl weiter.
Gibt es eine Open-Source-Alternative zu Harvey?
Es gibt keine ausgereifte Open-Source-Alternative, auf die sich verweisen ließe, und genau deshalb gibt es den Prompt auf dieser Seite.