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PROBLEM / SOLUTION ENGINEERING

Legal Document Intelligence für 100.000 bis mehrere Millionen Dokumente

Große Rechts- und Dokumentbestände brauchen mehr als semantische Suche: Matter-Isolation, Provenienz, unveränderliche Quellen, OCR, Deduplizierung, Hybrid Retrieval, Reranking und belastbare Zitate.

Dokumentenintelligenz100.000+ DokumenteBerechtigungssicherHybrid RetrievalNachvollziehbare Quellen
Problem mit einem Engineer besprechenTechnische Bewertung anfragen

DEMAND LANGUAGE / REAL-WORLD PROBLEM

Kommt Ihnen das bekannt vor?

„Wir haben Hunderttausende Dokumente. Wie findet AI die richtige Passage und kann sie auch belegen?“
„Wie stellen wir sicher, dass Matter-Grenzen und Berechtigungen niemals vermischt werden?“

WAS VERURSACHT DAS?

Warum es in Produktion scheitert

Demos vereinfachen Daten, Rechte und Fehlerbedingungen, die in Produktion nicht verschwinden.

  • Quellsysteme ändern sich unabhängig von Index, Cache und Modell.
  • Technischer Request-Erfolg wird mit fachlich korrektem Endzustand verwechselt.
  • Evaluation erfolgt mit wenigen Demo-Fragen statt repräsentativen Identitäten und Workloads.

ARCHITEKTUR FÜR LEGAL DOCUMENT INTELLIGENCE

Engineering-Ansatz

Wir beginnen bei Trust Boundaries, Source of Truth, Berechtigungen und messbaren Post-Conditions. Darum bauen wir schmale Verträge, Observability und reproduzierbare Regressionstests.

SICHERHEIT / GOVERNANCE

Berechtigungen explizit halten.

Identität, Least Privilege, kurzlebige Credentials, Filterung vor Datenfreigabe und Approval Gates für folgenreiche Aktionen müssen architektonisch erzwungen werden.

PERFORMANCE / SKALIERUNG

Den realen kritischen Pfad messen.

Gemessen wird der gesamte Pfad: Ingestion, Retrieval, Filter, Reranking, Tool Calls, Queues und Zustandsverifikation. Kosten und p95/p99 sind aussagekräftiger als ein schneller Demo-Run.

TECHNOLOGIEN

Architektur vor Herstellerwahl.

legal document AI · hybrid retrieval · OCR · reranking · ACL · provenance

TYPISCHE FEHLERMODI

Anti-Patterns, die wir früh hinterfragen

  • Prompts als Sicherheitskontrolle behandeln.
  • Nach Mutationen keinen autoritativen Zustand zurücklesen.
  • Nur Durchschnittslatenz statt p95/p99 und kritischem Pfad optimieren.
  • Qualität nach Bauchgefühl statt mit einem versionierten Regression-Set bewerten.

WIE ERFOLG GEMESSEN WIRD

Verifikation vor Behauptungen

Erfolgskriterien werden als beobachtbares Systemverhalten definiert und mit repräsentativen Daten, Identitäten und Fehlerbedingungen geprüft.

  1. Qualitätstests mit repräsentativen Queries und Daten.
  2. Negative Berechtigungs- und Isolationstests.
  3. p50/p95/p99 sowie Kosten pro Operation messen.
  4. Reproduzierbarer Replay nach Änderungen an Index, Modell, Prompt oder Policy.

CTO / CIO FAQ

Fragen, die vor der Implementierung beantwortet werden sollten

Woran erkennt man Produktionsreife?

Wir beginnen bei Trust Boundaries, Source of Truth, Berechtigungen und messbaren Post-Conditions. Darum bauen wir schmale Verträge, Observability und reproduzierbare Regressionstests.

Wo liegt die wichtigste Sicherheitsgrenze?

Identität, Least Privilege, kurzlebige Credentials, Filterung vor Datenfreigabe und Approval Gates für folgenreiche Aktionen müssen architektonisch erzwungen werden.

Welche Kennzahlen sollten wir messen?

Gemessen wird der gesamte Pfad: Ingestion, Retrieval, Filter, Reranking, Tool Calls, Queues und Zustandsverifikation. Kosten und p95/p99 sind aussagekräftiger als ein schneller Demo-Run.

VERBUNDENES ENGINEERING

Verwandte Problemcluster

Production RAG: vom Demo-Stack zur belastbaren Retrieval-Plattform →Enterprise Knowledge Retrieval: richtige Information, richtiger Nutzer, belegbare Quelle →KI-Agenten als Machine Actors mit expliziten Rechten absichern →
Forschung →Technologie →Produkte →

TECHNISCHE BEWERTUNG

Bringen Sie Fehlerbild, Randbedingungen und aktuelle Architektur mit.

Wir beginnen fokussiert: Was scheitert, was muss garantiert bleiben, welche Evidenz fehlt und was sollte vor der Umsetzung gemessen werden?

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