RAG & Rechtssichere LLMs

Vektor-Datenbanken statt Internet-Queries

Generative KI in der Immobilienwirtschaft darf nicht raten oder generisches Internet-Wissen abrufen. Wenn ein Eigentümer fragt: "Wer zahlt den Fensteraustausch in Wohnung 04?", muss das System die exakte Teilungserklärung dieses spezifischen Gebäudes analysieren. Modul III widmet sich der Isolation des KI-Bewusstseins.

Über Retrieval-Augmented Generation (RAG) zwingen wir das LLM dazu, ausschließlich in einer unternehmenseigenen Vektor-Datenbank (z. B. Pinecone) zu suchen. Bestandsdokumente (PDFs, Bilanzen, Versammlungsprotokolle) werden semantisch fragmentiert (Chunking) und als embeddings hinterlegt. Das Ergebnis ist ein digitaler "Legal Copilot", der dem Property Manager stundenlanges Aktenstudium erspart und rechtssichere Antworten zitiert.

Akademischer Fokus & Methodik

• Vektorisierung & Chunking-Strategien: Transformation unstrukturierter PDFs in multidimensionale Arrays für semantische Suchalgorithmen.

• Isolation & RAG-Pipeline-Design: Architektur eines geschlossenen Systems, das externe Halluzinationen zu 100 % ausschließt und deterministisch auf die eingespeisten ERP-Daten referenziert.

• Dynamische Quellenverweise: Programmierung der KI-Ausgabe so, dass Aussagen zwingend mit Verlinkungen auf die Originaldokumente (z. B. "Seite 14, WEG-Protokoll 2022") untermauert werden.