RAG-Implementierung: Unternehmens-Dokumente KI-nutzbar machen — strukturiert, sicher und skalierbar
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der derzeit meistgefragte Ansatz, um interne Wissensdatenbanken, Policy-Dokumente und Vertragsbestände für KI-Assistenten nutzbar zu machen — ohne Daten an externe Modelle zu übergeben oder teure Fine-Tuning-Prozesse zu durchlaufen. Ich begleite Unternehmen von der Anforderungsaufnahme über die Architektur-Bewertung (LangChain, LlamaIndex, Azure AI Search) und Chunking-Strategie bis zur produktionsreifen Übergabe an das Entwicklungsteam — als Business Analyst und Projektmanager mit Fokus auf Governance und Compliance.
Typische Situationen
- Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit manueller Dokumentensuche — Policy-Dokumente, Verträge oder Handbücher sind schwer durchsuchbar
- IT hat einen LangChain- oder Azure-AI-Pilot geliefert, aber Qualität der Antworten ist inkonsistent und Fachbereich versteht die Architektur nicht
- Unternehmen möchte RAG einsetzen, aber Datenschutz und Compliance-Anforderungen sind noch ungeklärt
- Reguliertes Umfeld (Bank, Versicherung): interne Richtlinien, Compliance-Dokumente und Aufsichtsschreiben sollen durchsuchbar werden — mit nachvollziehbaren Quellangaben
- Chunking-Strategie und Embedding-Modell-Auswahl sind offen — niemand weiß, wie man für den spezifischen Dokumententyp optimiert
- Vorhandener Pilot hat hohe Halluzinationsrate — Retrieval-Qualitätssicherung und Evaluierungskonzept fehlen
- Management hat Budget für RAG freigegeben, aber kein strukturiertes Anforderungsdokument für Ausschreibung oder Entwicklungsauftrag existiert
Deliverables
Steuerung & Governance
RAG-Projektsteuerung: Strukturierte Steuerung von RAG-Projekten — von der Dokumentenauswahl und Architekturentscheidung über Pilotbetrieb und Qualitätsbewertung bis zur Go-live-Freigabe. Entscheidungsvorlagen für Stakeholder, IT-Governance und Compliance-Gremien. Klare Meilensteine statt endloser Iteration ohne Ziel.
Retrieval & Prompt Governance: Versionierte Prompt-Bibliothek, dokumentierte Chunking- und Embedding-Entscheidungen, Retrieval-Qualitätsmetriken und Monitoring-Konzept. Grundlage für nachvollziehbare und wartbare RAG-Lösungen — besonders wichtig, wenn neue Dokumente das System verändern können.
Compliance & Datenschutz-Dokumentation: Dokumentierte Datenflüsse, Modellauswahl-Begründung, DSGVO-Konformität (DPIA, Verarbeitungsverzeichnis) und EU AI Act Risikoklassifizierung. Audit-fähige Unterlagen für Datenschutzbeauftragte, Compliance-Teams und Revisionen — Standard in regulierten Branchen.
Datenschutz & Regulatorische Anforderungen
RAG-Systeme verarbeiten oft sensible interne Dokumente. In regulierten Branchen gelten zusätzliche Anforderungen. Ich arbeite eng mit Compliance- und Datenschutzteams zusammen, um:
- Datenflüsse transparent zu dokumentieren: Welche Dokumente werden indexiert? Wo werden Embeddings gespeichert? Welche Daten gehen an externe Modell-Anbieter?
- DSGVO-Anforderungen zu klären: Verarbeitungszweck, Rechtsgrundlage, DPIA für neue Verarbeitungstätigkeiten (Art. 35 DSGVO)
- Modellauswahl und Anbieter-Governance nachvollziehbar zu dokumentieren (EU AI Act, BAIT, VAIT für FinServ)
- Halluzinations-Risiken und Quellenzuverlässigkeit in das Qualitätssicherungskonzept zu integrieren
- DORA-Anforderungen für KI-gestützte Informationssysteme in Finanzinstituten zu adressieren
Projektkontexte sind anonymisiert. Rollen und Ergebnisse sind wahrheitsgetreu; Details gern nach NDA.
Projektbeispiele (anonymisiert)
Versicherung: Policy-Dokumentensuche mit RAG und LangChain
DACH-Versicherungsunternehmen — Wissensmanagement
Herausforderung: Tausende Seiten Versicherungsbedingungen und interne Richtlinien waren nicht effizient durchsuchbar. Mitarbeitende verbrachten im Schnitt 20 Minuten pro Anfrage mit manueller Dokumentensuche — eine erhebliche Effizienzlücke.
Rolle: Technischer Business Analyst: RAG-Konzept, LangChain-Stack-Evaluation, Chunking-Strategie und Pilotanforderungen; Übergabe an Entwicklungsteam
Ergebnisse:
- LangChain gegen LlamaIndex und Azure AI Search evaluiert — dokumentierte Entscheidungsmatrix mit 8 Bewertungskriterien
- Chunking-Strategie und Embedding-Modell-Auswahl für Versicherungsdokumente (Hierarchical Chunking) spezifiziert
- Pilotanforderungen mit 30 definierten Testfällen und Qualitätskriterien übergeben
- Governance-Framework für Prompt-Versionierung und Modell-Updates etabliert
Hinweis: Die dargestellten Projektkontexte stammen aus bisherigen Rollen in Beratung und Industrie. Inhalte sind anonymisiert, Ergebnisse und Rollen sind sachlich beschrieben.
Finanzdienstleister: RAG-basierte Compliance-Dokumentensuche
Deutsches Finanzinstitut — Regulatory Intelligence
Herausforderung: Compliance-Team musste regelmäßig Aufsichtsschreiben, interne Richtlinien und regulatorische Vorgaben durchsuchen. Klassische Volltextsuche lieferte zu viele irrelevante Treffer, Antwortzeit war zu lang für zeitkritische Compliance-Entscheidungen.
Rolle: Business Analyst und Projektmanager: Anforderungsaufnahme, Architektur-Review (Azure AI Foundry), DSGVO-Clearance und strukturierte Übergabe
Ergebnisse:
- Anforderungsspezifikation für Semantic Search mit Quellangabe und Konfidenz-Scoring erstellt
- Architektur-Entscheidung Azure AI Foundry vs. LangChain dokumentiert und mit IT-Governance abgestimmt
- DSGVO-Datenfluss-Dokumentation erstellt: Indexierung, Embedding-Speicherung, externe Modell-Anfragen
- Evaluierungskonzept mit 25 Testfällen aus realen Compliance-Anfragen entwickelt
Häufige Fragen
Verwandte Leistungen
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Unverbindliches Erstgespräch - Sie erhalten konkrete Einschätzungen zu Ihrem Vorhaben.
Zuletzt aktualisiert: Februar 2026