Hybride Retrieval-Architektur
Kombination aus semantischer Suche, Keyword-Abgleich und Metadaten-Filterung, abgestimmt auf die Struktur von Finanzdokumenten statt auf eine generische RAG-Vorlage.
Leistung
LLM-Integration und RAG
Wir bauen Retrieval-Systeme über Ihre internen Dokumente, Verträge, Meldungen und Compliance-Korpora, sodass Antworten mit der tatsächlichen Quellpassage versehen sind, nicht mit einer plausibel klingenden Halluzination.
Was es ist
Ein großes Sprachmodell hat keine Kenntnis von Ihren Kreditverträgen, Ihren internen Richtliniendokumenten oder der Meldung, die Ihr Compliance-Team im letzten Quartal eingereicht hat. Retrieval-Augmented Generation (RAG) schließt diese Lücke: Das System durchsucht Ihren eigenen Dokumentenbestand nach den relevanten Passagen, und das Modell generiert eine Antwort, die auf dem Gefundenen beruht, mit angehängter Quelle. Gut umgesetzt, ist das der Unterschied zwischen einem Analysten-Copilot, der tatsächlich nützlich ist, und einem, dessen Nutzung nach der ersten selbstbewusst falschen Antwort still eingestellt wird.
Der schwierige Teil von RAG im Finanzbereich ist selten der Modellaufruf. Es ist das Retrieval. Finanzdokumente sind lang, dicht und voller Zahlen und definierter Begriffe, die eine naive Chunking-Strategie in bedeutungslose Fragmente zerlegt. Wir bauen hybrides Retrieval, eine Kombination aus semantischer Suche mit Keyword- und Metadaten-Filterung, abgestimmt auf Ihre tatsächlichen Dokumenttypen: Kreditverträge, Prospekte, Richtlinienhandbücher, Meldungen, interne Memos. Jede Antwort, die das System produziert, trägt eine Quellenangabe zur konkreten Passage, aus der sie stammt, sodass ein Analyst sie in Sekunden verifizieren kann, statt ihr blind zu vertrauen.
Wir bauen zudem die Evaluationsschicht, die die meisten RAG-Projekte überspringen: ein Testset aus echten Fragen mit bekannten richtigen Antworten, sodass Sie die Retrieval-Genauigkeit und die Antwortqualität vor dem Rollout messen können, und weiter messen, während Ihr Dokumentenbestand wächst. Wo die zugrunde liegenden Dokumente Zugriffsbeschränkungen unterliegen, etwa kundenvertrauliche Deal-Dokumente oder nicht-öffentliche Informationen, respektiert das Retrieval dieselben Zugriffskontrollen, die die Dokumente bereits tragen, statt den Korpus als einen einzigen offenen Pool zu behandeln.
Was wir bauen
Bausteine von LLM-Integration und RAG
02
Dokumentbewusstes Chunking
Chunking-Strategien, die die Struktur von Verträgen, Meldungen und Richtliniendokumenten respektieren, etwa Klauseln, Abschnitte und definierte Begriffe, statt anhand einer festen Zeichenzahl zu teilen.
03
Quellenangabe und Rückverfolgbarkeit
Jede generierte Antwort trägt eine Quellenangabe zur konkreten Passage, aus der sie stammt, sodass ein Prüfer sie direkt verifizieren kann, statt dem Wort des Modells zu vertrauen.
04
Zugriffskontrolliertes Retrieval
Das Retrieval respektiert bestehende Dokumentberechtigungen, etwa Kundenvertraulichkeit, Deal-Team-Beschränkungen und Need-to-know, statt bei jeder Anfrage den gesamten Korpus offenzulegen.
05
Retrieval-Evaluationsframework
Ein Testset aus echten Fragen mit bekannten richtigen Antworten, das zur Messung von Retrieval-Genauigkeit und Antwortqualität vor dem Rollout und fortlaufend eingesetzt wird.
06
Multi-Dokument-Reasoning
Systeme, die eine Antwort über mehrere Dokumente hinweg zusammenführen können, etwa durch den Vergleich von Klauseln über eine Reihe von Verträgen hinweg, statt eine einzelne Passage abzurufen.
07
Kontinuierliche Korpus-Synchronisierung
Pipelines, die den Retrieval-Index mit der Quelldokumentenablage synchron halten, sodass eine neue Meldung oder aktualisierte Richtlinie innerhalb Ihres definierten Aktualitätsfensters durchsuchbar ist.
So arbeiten wir
Ablauf der Umsetzung
01Korpus- und Query-Analyse
Durchsicht der im Scope befindlichen Dokumenttypen und der echten Fragen, die Nutzer beantwortet haben müssen, was die Chunking- und Retrieval-Strategie stärker prägt als jede generische Best Practice.
02Retrieval-Design und -Aufbau
Aufbau der Chunking-, Indexierungs- und hybriden Retrieval-Pipeline anhand Ihrer tatsächlichen Dokumente, nicht anhand eines Beispieldatensatzes.
03Aufbau des Evaluationssets
Aufbau eines Testsets aus echten Fragen mit verifizierten richtigen Antworten, das die Bandbreite der Dokumenttypen und Abfragemuster im Scope abdeckt.
04Justierung anhand des Evaluationssets
Iteration der Retrieval- und Generierungsparameter, gemessen am Evaluationsset, nicht an Intuition, bis die Genauigkeit die für Ihren Use Case nötige Schwelle erreicht.
05Deployment und laufende Synchronisierung
Auslieferung mit Zugriffskontrollen, Quellenanzeige und einer Pipeline, die den Index aktuell hält, während Ihr Dokumentenbestand wächst.
Was Sie erwarten können
5‑9 Wochen
typische Zeit vom Dokumentenzugriff bis zu einem produktionsreifen Retrieval-System
Belegte Antworten
jede generierte Antwort ist bis zur verwendeten Quellpassage zurückverfolgbar
Gemessene Genauigkeit
Retrieval- und Antwortqualität werden anhand eines echten Evaluationssets verfolgt, nicht anhand einer Demo
Häufig gestellte Fragen
Wie verhindern Sie, dass das Modell Antworten halluziniert, die gar nicht in unseren Dokumenten stehen?
Grounding und Quellenangabe. Das System ist so ausgelegt, dass es nur aus abgerufenen Passagen antwortet und seine Quelle zeigt; findet das Retrieval keine sichere Übereinstimmung, sagt es das, statt eine plausibel klingende Vermutung zu generieren. Wir messen dies direkt mit dem Evaluationsset vor dem Rollout.
Funktioniert das mit Dokumenten, die bestimmten Deal-Teams oder Kunden vorbehalten sind?
Ja. Das Retrieval respektiert Ihre bestehenden Dokumentberechtigungen, sodass die Anfrage eines Nutzers nur die Dokumente durchsucht, für die er bereits zugelassen ist. Der Korpus wird nicht zu einem einzigen offenen Pool zusammengefasst.
Muss dafür eine öffentliche Modell-API verwendet werden, oder kann das privat laufen?
Beides ist möglich. RAG lässt sich hervorragend mit privater Bereitstellung kombinieren: Sowohl die Retrieval-Schicht als auch das Modell können innerhalb Ihrer VPC oder On-Prem laufen, sodass abgerufener Dokumenteninhalt Ihre Umgebung nie verlässt. Siehe unsere Leistung Private KI-Bereitstellung für diese Kombination.
Wie gehen Sie mit Dokumenten um, die sich ändern oder ersetzt werden, wie etwa ein geänderter Vertrag?
Die Synchronisierungs-Pipeline verfolgt Dokumentversionen und Ersetzungen, sodass das Retrieval standardmäßig die aktuelle Version zeigt und dennoch Fragen zu früheren Versionen beantworten kann, wenn explizit danach gefragt wird. Das ist wichtig für alles mit Änderungshistorie.
Was ist ein realistisches Genauigkeitsziel für ein RAG-System über Finanzdokumenten?
Das hängt stark vom Dokumenttyp und der Komplexität der Fragen ab, weshalb wir ein Evaluationsset bauen, das spezifisch für Ihren Korpus ist, statt eine branchenweite Zahl zu nennen. Wir teilen Ihnen die gemessene Zahl für Ihr System mit, bevor es live geht, und verfolgen sie danach weiter.
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