Enterprise RAG Stack
Produktionsreifer RAG-Chatbot für deutsche Finanzinstitute — Claude AI findet per Tool-Calling präzise Antworten in BaFin- und BAIT-Regulatorik.
Herausforderung
Banken und Finanzinstitute kämpfen mit fragmentierten Wissensdatenbanken. Analysten verbringen bis zu 40 % ihrer Zeit mit der Suche nach Informationen in unstrukturierten Dokumenten wie Berichten, Marktanalysen und Compliance-Vorgaben.
- check_circle Zeitverlust durch manuelle Datenextraktion
- check_circle Inkonsistente Antworten bei Kundenanfragen
- check_circle Fehlende Compliance-Nachvollziehbarkeit bei Datenquellen
Der Realisierungs-Prozess
Methodische Vorgehensweise von der Vision zur Produktion.
Discovery
Analyse der Datenquellen und Definition der User Journeys.
Design
Entwicklung der skalierbaren Systemarchitektur.
Implementierung
Aufbau des Vector-Stores und Agenten-Orchestrierung.
Validierung
Fine-Tuning und Launch der Live-Umgebung.
System-Architektur
Das Herzstück bildet das RAG-System mit FastAPI-Backend. Claude Sonnet 4.5 entscheidet per Tool-Calling eigenständig, welche ChromaDB-Kollektionen durchsucht werden.