Künstliche Intelligenz
2025-03-01

RAG-Pipeline für Vertragsrecht

CASE STUDY

Die Herausforderung

Generische LLMs halluzinieren häufig rechtliche Definitionen oder verweisen auf unzutreffende Jurisdiktionen. Ziel war eine Enterprise-Pipeline, die Vertragsfragen mit exakten Absatz- und Seitenzitaten beantwortet.

Technische Architektur

  • Semantisches Chunking: Eigener AST-Chunker für PDF-Verträge, der Abschnittsüberschriften, Definitionen und Klausel-Hierarchien erhält.
  • Hybride Vector + BM25 Suche: Reciprocal Rank Fusion (RRF) kombiniert dichte Embeddings mit spärlicher Keyword-Suche für Klauselnummern.
  • Faktizitäts-Verifier: Ein sekundärer, leichtgewichtiger Verifikations-Agent prüft generierte Behauptungen gegen den abgerufenen Kontext, bevor sie dem Nutzer ausgegeben werden.