Juristische Recherche-Workflows mit LexGraph Daten bauen

Referenzdokumentation für die LexGraph API mit Authentifizierung, Limits, Suchendpunkten, Antwortgenerierung, Volltextabruf und Referenzextraktion.

Die API stellt Referenzextraktion, Volltextabruf für Entscheidungen, Suche und Antwortgenerierung über authentifizierte JSON-Endpunkte bereit.

Verbindung

Base URL: https://api.lexgraph.de

Sende bei jedem Request einen Bearer API-Key.

Was in LexGraph steckt

LexGraph modelliert juristische Inhalte als verknüpfte Entities. Die API arbeitet mit denselben Grundtypen wie die Datenbank und gibt sie je nach Endpunkt als Suchtreffer, Volltexte, Referenzen oder Antwortkontext zurück.

  • Kommentar: Kuratiertes juristisches Wissen: Begriffe, Prüfungspunkte, Einordnungen und Kommentartexte, die Normen und Entscheidungen fachlich verbinden.
  • Norm: Deutsche Normen mit Paragraphen, Artikeln, Absätzen, Sätzen und strukturierter Gesetzbuch-Navigation.
  • EU-Rechtsakt: Europäische Verordnungen, Richtlinien und Beschlüsse, inklusive Artikelstruktur und CELEX-fähigen Referenzen.
  • Entscheidung: Deutsche court_cases mit Gericht, Aktenzeichen, Datum, Rechtsgebiet, Leitsatz, Verfahrensgang, Volltextfeldern, Randnummern und Zitierbeziehungen.
  • Europäische Entscheidung: EuGH- und EuG-Entscheidungen mit Aktenzeichen, ECLI-Werten und Verweisen auf europäische Rechtsakte.
  • Nachweis: Fundstellen, Zitierungen und Verweise wie Aktenzeichen, Papierfundstellen, Drucksachen oder BGBl-Nachweise, die Entities im Graphen belegbar verbinden.
  • Beziehung: Beziehungen verbinden zwei Entities im Graphen. Sie tragen ein Gewicht und eine Beschreibung im Freitextformat, damit Stärke, Relevanz und fachlicher Kontext der Verbindung nachvollziehbar bleiben.
  • Permalink: Alle gefundenen Entitäten sind über den Permalink in unserer Datenbank einsehbar.

Schnellstart

Starte mit dem Answer-Endpunkt, wenn LexGraph juristischen Kontext finden und in einem Call eine Antwort erzeugen soll.

Bearer API-Keys

Jeder Request braucht einen Authorization-Header. Ungültige Keys liefern 401 mit Invalid API key.

Antwortformate

Suchendpunkte geben entities und count zurück. Setze "relationships": true, um zusätzlich ein relationships-Array zu erhalten; "permalinks": true ergänzt browserfertige LexGraph-Links, sofern sie erzeugt oder gefunden werden können.

Rate-, Wochen- und Zeichenlimits

Ein Limitwert von -1 bedeutet unbegrenzt. Suchendpunkte nutzen wöchentliche Search-Zähler; /v1/answer nutzt wöchentliche Answer-Zähler.

Datenquellen

Embeddings Search, Graph Search, Agentic Search und Agentic Database Search akzeptieren diese Werte. Graph Search durchsucht intern alle graphfähigen Quellen und nutzt data_sources erst am Ende als Output-Filter. Local Search nutzt die serverseitige Local-Search-Konfiguration.

limit ist eine Obergrenze. Quality Control kann schwache Treffer entfernen, sodass count kleiner als das angefragte Limit sein kann.

Limit-Header

Responses enthalten Metadaten zu Rate Limits. Search- und Answer-Endpunkte liefern zusätzlich wöchentliche Zähler für ihre jeweilige Quota-Gruppe.

  • X-RateLimit-Limit: Request-Limit für das aktuelle Fenster.
  • X-RateLimit-Remaining: Verbleibende Requests im aktuellen Fenster.
  • X-RateLimit-Reset: Zeitpunkt, zu dem das Fenster zurückgesetzt wird.
  • X-SearchLimit-*: Metadaten zur wöchentlichen Search-Quota.
  • X-AnswerLimit-*: Metadaten zur wöchentlichen Answer-Quota.
  • Retry-After: Sekunden bis zum nächsten Versuch nach 429.

Endpunkte

Diese Endpunkte decken Antwortgenerierung, Referenzextraktion, Nachweisprüfung und den Volltextabruf bekannter Entscheidungen ab.

Answer Mode

Erzeugt eine juristische Antwort und lässt den Server die passende Retrieval-Strategie wählen.

Geeignet für: Standardintegration, wenn du eine Antwort mit quellenbasiertem Retrieval brauchst.

  • Der Server wählt zwischen Embeddings, Local Search und Agentic Search.
  • Für diesen Endpunkt gelten wöchentliche Answer-Limits, nicht Search-Limits.
  • Mit limit und max_steps steuerst du, wie viel gefundener Kontext genutzt werden kann.

Referenzextraktion

Extrahiert strukturierte juristische Referenzen aus Freitext.

Geeignet für: Rechtsreferenzen in strukturierter Form effizient aus Texten ziehen.

  • Erkennt deutsche Gesetze und europäische Rechtsakte wie Verordnungen, Richtlinien oder Beschlüsse.
  • Mit reference_types kannst du die Extraktion auf einzelne Typen wie law, case oder physical_printout begrenzen.
  • Erkennt deutsche Court Cases, europäische Fälle, Aktenzeichen, ECLI-Werte und Randnummern-Kontext.
  • Erkennt Drucksachen, BGBl-Nachweise und Papierfundstellen wie NJW 2020, 1234.

Papierfundstellen-Match

Löst eine Papierfundstelle gegen bekannte Entscheidungen in LexGraph auf.

Geeignet für: Überprüfe, ob die Nachweise in deinen Schriftsätzen richtig sind.

  • Ordnet eine Papierfundstelle bekannten Entscheidungen zu.
  • Gibt alle eindeutigen case_keys zurück, die mit den entsprechenden Aktenzeichen korrelieren.
  • Mit dem korrespondierenden Aktenzeichen kannst du danach über /v1/cases/full_text den Entscheidungsvolltext abrufen.
  • Wenn LexGraph die Entscheidung nicht hat, gibt der Endpunkt HTTP 200 mit case_keys als [] und count 0 zurück.
  • Nutze den Endpunkt nach der Referenzextraktion, um Papierfundstellen aus Schriftsätzen oder importierten Dokumenten zu validieren.

Nachweise eines Kommentars

Liefert alle Nachweise, die einem Kommentar beziehungsweise Concept zugeordnet sind.

Geeignet für: Die vollständige Quellenliste eines bekannten Kommentars abrufen.

  • Akzeptiert den reinen Concept-Key oder eine mit concepts/ präfixierte ID.
  • Enthält sichtbare Nachweise aus concept_to_nachweis.
  • Enthält zusätzlich bekannte Gerichtsentscheidungen aus dem source-Feld des Kommentars.
  • Die Ergebnisse verwenden dasselbe entities-Format wie die Search-Endpunkte.
  • Für unbekannte oder nicht öffentlich sichtbare Concepts wird 404 zurückgegeben.

Entscheidungsvolltext

Liefert strukturierte Inhaltsfelder für eine Entscheidung mit exaktem Aktenzeichen.

Geeignet für: Tenor, Tatbestand, Entscheidungsgründe und Leitsätze für bekannte Entscheidungen abrufen.

  • aktenzeichen muss exakt zum Aktenzeichen der Entscheidung passen.
  • Es werden nur vorhandene, nicht-leere structured_content-Felder ausgegeben.
  • Setze permalinks auf true, um bei Verfügbarkeit eine LexGraph-URL zur Entscheidung zu erhalten.
  • Wenn LexGraph keine Entscheidung zu diesem Aktenzeichen hat, liefert der Endpunkt 404.

Embeddings Search

Führt schnelle semantische Suche in ausgewählten juristischen Datenquellen aus.

Geeignet für: Niedrige Latenz, wenn du bereits weißt, welche Quellen durchsucht werden sollen.

  • Unterstützt laws, concepts, court_cases und nachweise als data_sources.
  • quality_control ist standardmäßig true und kann deaktiviert werden, um den LLM-Relevanzfilter zu überspringen.
  • relationships ist standardmäßig false; setze es auf true, um ein relationships-Array in der Response zu erhalten.
  • limit ist standardmäßig 10 und maximal 80.

Local Search

Nutzt Graph-Kontext, um relevante Normen und Nachweise um die Anfrage herum zu erweitern.

Geeignet für: Graphbasierte juristische Suche mit optionalen Beziehungen im API-Output.

  • Der Server nutzt seine Local-Search-Konfiguration statt data_sources im Request.
  • quality_control ist standardmäßig true und kann deaktiviert werden, um den LLM-Relevanzfilter zu überspringen.
  • relationships ist standardmäßig false; setze es auf true, um ein relationships-Array in der Response zu erhalten.
  • limit ist standardmäßig 10 und maximal 80.

Graph Search

Führt LexGraphs state-of-the-art nicht-agentische Graphsuche für komplexe juristische Retrieval-Aufgaben aus.

Geeignet für: Komplexe Recherche, wenn du graphbasiertes Retrieval ohne mehrstufig planenden Agenten möchtest.

  • Das ist unsere state-of-the-art nicht-agentische Suche für komplexe Aufgaben.
  • Intern werden alle graphfähigen Quellen durchsucht; data_sources wird erst am Ende als Output-Filter angewendet.
  • Unterstützt laws, concepts, court_cases und nachweise als finale data_sources-Filter.
  • quality_control ist standardmäßig true und filtert schwache Treffer nach Graph-Retrieval und Reranking.
  • relationships ist standardmäßig false; setze es auf true, um ein relationships-Array in der Response zu erhalten.
  • limit ist standardmäßig 10 und maximal 80 finale Entities.

Agentic Search

Plant Teilziele, sucht Startpunkte im Graphen, traversiert Nachbarschaften und gibt finale Entities zurück.

Geeignet für: Komplexere Rechercheaufgaben, bei denen eine einzelne semantische Suche zu flach wäre.

  • Unterstützt laws, concepts und court_cases als data_sources.
  • relationships ist standardmäßig false; setze es auf true, um ein relationships-Array in der Response zu erhalten.
  • max_steps ist standardmäßig 30 und maximal 80.
  • limit ist standardmäßig 50 und maximal 80 finale Entities.

Agentic Database Search

Plant kontrollierte Datenbanksuchen und gibt die ausgewählten Searchable Entities zurück.

Geeignet für: Strukturierte Datenbanksuche, bei der ein Agent die nützlichsten Dokumente auswählt.

  • Unterstützt laws, concepts und court_cases als data_sources.
  • relationships ist standardmäßig false; setze es auf true, um ein relationships-Array in der Response zu erhalten.
  • limit ist standardmäßig 10 und maximal 80.
  • Nutze diesen Endpunkt, wenn Dokumentauswahl wichtiger ist als Graph-Traversal.

Fehler

Fehlerantworten nutzen HTTP-Statuscodes. Verwende Statuscode und Response-Detail, um zu entscheiden, ob du retryen, den Request ändern oder Credentials prüfen solltest.

  • 401: API-Key fehlt oder ist ungültig.
  • 403: Key ist deaktiviert, abgelaufen oder der erforderliche Scope fehlt.
  • 404: Angefragte Entscheidung oder Entity wurde nicht gefunden.
  • 413: text oder query überschreitet max_chars_per_request.
  • 422: Request-Schema ist ungültig oder data_sources werden nicht unterstützt.
  • 429: Rate-, Zeichen-, Search- oder Answer-Limit wurde überschritten.
  • 503: Backend für Referenzextraktion oder Antwortgenerierung ist nicht verfügbar.