Der Artikel aus der Serie „Enterprise Document Intelligence" (Vol. 1, #14D) adressiert ein strukturelles Problem klassischer RAG-Implementierungen: Sie behandeln Falldokumente als lose Sammlung einzelner PDFs, anstatt den Ordner als zusammenhängende, relationale Einheit zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass ein Case File – etwa in der Rechts- oder Medizindomäne – immer einem bestimmten Falltyp entspricht, der vorab definiert, welche Dokumente vorhanden sein müssen, welche optional sind und in welcher Beziehung sie zueinander stehen. Statt erst in die Dokumente zu schauen, soll der Index bereits auf Ordnerebene abbilden, was ein Falltyp strukturell verlangt. Diese relationale Tabellenstruktur auf Falltyp-Ebene ermöglicht es dem System, Vollständigkeitsprüfungen und Konsistenzfragen zu beantworten – Fragen, die mit klassischem Embedding-Retrieval kaum lösbar sind. Der Artikel benennt explizit zwei Kernfragen, die ein solches System beantworten soll, und bezeichnet sie ausdrücklich nicht als Retrieval-Fragen im üblichen Sinne. Damit verschiebt sich der Designschwerpunkt von Chunk-basiertem Retrieval hin zu schemagetriebener Dokumentintelligenz. Der Beitrag richtet sich an Entwickler und Architekten, die RAG-Pipelines für strukturierte Unternehmensanwendungen konzipieren.