Enterprise RAG Stack
Revolutionierung des Wissensmanagements für den Finanzsektor durch eine skalierbare Retrieval-Augmented Generation Architektur.
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 der Orchestration Layer. Er fungiert als Dirigent zwischen den LLM-Agenten, den Vektordatenbanken und den Endnutzern.
