Modell-Tiers · Quellen · Audit

Transparenz

Welche Sprachmodelle wir einsetzen, woher die Trainingsdaten unserer Inhalte stammen, und wie das Audit-Log aufgebaut ist.

Letzte Revision:: 2026-05-19
Rev:: ADR-018 + ADR-020

Modell-Tiers

SIP nutzt mehrere Sprachmodelle, abhängig von der Aufgabe. Jede Antwort an Endnutzer trägt eine Markierung, welcher Tier verwendet wurde.

Tier	Einsatz	Anbieter (vertraglich EU/EFTA)
FRONTIER	CLR-Review-Vorbereitung, Adversarial-Pipeline, juristisch komplexe Fragen	Anthropic Claude (Opus)
DEFAULT	Standard-Konsultationen, Korpus-Suche, Erklärungen	Anthropic Claude (Sonnet)
FAST	Kurze Klarstellungen, UI-Aktionen	Anthropic Claude (Haiku)

Quellenbasis

Jede juristische Aussage auf der Plattform ist gegen mindestens eine Primärquelle belegt. Akzeptierte Primärquellen:

Fedlex — systematische Rechtssammlung des Bundes (Bundesgesetze, Verordnungen, Staatsverträge).
SEM — Weisungen und Erläuterungen des Staatssekretariats für Migration.
BVGer — publizierte Urteile des Bundesverwaltungsgerichts.
BGer — Leitentscheide des Bundesgerichts.
EuGH / EGMR — soweit für CH-Recht oder FZA-Personen relevant.

Trainingsdaten

SIP-Inhalte werden nicht zum Trainieren der zugrundeliegenden Sprachmodelle verwendet. Vertraglich ist mit allen LLM-Anbietern ein Opt-out aus der Trainingsdatenverwendung vereinbart.

Nutzerkonsultationen werden ebenfalls nicht in Trainingsdatensätze überführt — weder intern noch extern.

Audit-Log-Struktur

Jede sicherheits- und compliance-relevante Aktion wird in einem append-only Audit-Log mit Hash-Chain festgehalten. Felder:

{
  "ts": "2026-05-19T14:32:01.234Z",
  "actor_id": "<hashed>",
  "actor_role": "user | clr | system | maestro",
  "action": "consultation.create | data.export | crl.review.signoff | ...",
  "target_id": "<hashed>",
  "result": "ok | error.<code>",
  "prev_hash": "<sha256-of-prev-entry>",
  "hash": "<sha256-of-this-entry>"
}

Audit-Auszüge werden auf Anfrage von Betroffenen oder Aufsichtsbehörden zugänglich gemacht.

Was wir nicht offenlegen