Minimales Enterprise-RAG-System: Von PDF zu markierter Antwort
Der Artikel eröffnet die Reihe „Enterprise Document Intelligence" (Vol. 1, #1) auf Towards Data Science und beschreibt einen Baseline-Ansatz für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Unternehmensumgebungen. Im Mittelpunkt steht eine schlanke, lauffähige Implementierung, die ein reales PDF-Dokument verarbeitet, daraus Antworten ableitet und die zugehörigen Quellzeilen direkt im Dokument hervorhebt. Der Ansatz zielt bewusst auf Minimalität: Es soll die kleinstmögliche RAG-Pipeline sein, die tatsächlich funktioniert – ohne unnötige Komplexität. Grounded Answers und Quellzeilen-Highlighting adressieren zentrale Anforderungen in Enterprise-Kontexten, etwa Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit von KI-generierten Antworten. Die Reihe ist als mehrteilige Serie angelegt, die aufbauend komplexere Szenarien der Dokumentenverarbeitung behandeln soll.
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