KI-Wissensassistent für Bundesbehörde im Ingenieurwesen
Die Herausforderung
Eine Bundesbehörde im Ingenieurwesen mit ~1.000 Ingenieuren stand vor einem kritischen Produktivitätsengpass: Ihre technische Wissensdatenbank war umfangreich, aber unzugänglich. Ingenieure verbrachten Stunden mit der Suche in Tausenden technischen Dokumenten – PDFs, Ingenieurspezifikationen, regulatorischen Richtlinien – und gaben oft auf oder fragten Kollegen, was zu kaskadierenden Unterbrechungen führte.
Business Impact
- Tausende verlorene Ingenieurstunden durch manuelle Dokumentensuche
- Wissenssilos, bei denen nur Senior-Ingenieure wussten, wo spezifische Informationen zu finden sind
- Verzögerte Entscheidungsfindung, wenn kritische technische Antworten nicht sofort verfügbar waren
- Fehlerrisiko, wenn Ingenieure ihre Annahmen nicht gegen offizielle Dokumentation verifizieren konnten
Die Organisation benötigte eine Lösung, die ihr technisches Wissen sofort zugänglich macht und gleichzeitig die für Ingenieurarbeit erforderliche Genauigkeit und Verifizierbarkeit beibehält. Zudem musste das finale System aufgrund von Datensensibilitätsanforderungen on-premise in einer sicheren HPC-Umgebung laufen.
Zentrale Anforderungen
- Muss komplexe deutsche technische Dokumente verarbeiten (PDFs mit Tabellen, Diagrammen, technischer Terminologie)
- Antworten müssen automatische Quellenangaben für Nachverfolgbarkeit und Compliance enthalten
- Prototyp musste schnell bereit sein, um Nutzerfeedback einzuholen, bevor in On-Premise-Infrastruktur investiert wird
- Migrationspfad von Cloud-Prototyp zu On-Premise-HPC-Deployment erforderlich
Die Lösung
Ich konzipierte einen Cloud-basierten Prototypen als strategische Blaupause für das On-Premise-Zielsystem. Dieser Ansatz ermöglichte uns:
- Wertlieferung beschleunigen und unmittelbar echtes Nutzerfeedback einholen
- Technischen Ansatz validieren, bevor in On-Premise-Infrastruktur investiert wird
- Reibungslose Migration sicherstellen durch auf Portabilität ausgelegte Architektur
- ROI nachweisen, um Buy-in für vollständiges Deployment zu sichern
Strategischer Ansatz
Cloud-First Prototyping Anstatt Monate auf den Aufbau von On-Premise-Infrastruktur zu warten, baute ich einen voll funktionsfähigen Prototypen auf Azure, der sowohl als Proof-of-Concept als auch als Architektur-Referenz für das Produktionssystem dienen konnte.
Fokus auf Validierung Jede technische Entscheidung wurde mit Migrationsüberlegungen dokumentiert, um sicherzustellen, dass der Cloud-Prototyp sauber in die sichere HPC-Umgebung übertragen werden kann.
Architektur & Technische Implementierung
Dokumentenverarbeitungs-Pipeline
Aufbau eines kompletten Ingestion-Systems zur Verarbeitung deutscher technischer Dokumente in mehreren Formaten:
- PDF-Verarbeitung mit Tabellen- und Diagrammextraktion
- Text-Chunking optimiert für technische Inhalte und Kontexterhaltung
- Domänenoptimierte deutsche Embeddings für präzise semantische Suche
- Metadaten-Extraktion für automatische Quellenattribution
RAG-System-Kern
Implementierung semantischer Suche mit LLM-gestützter Antwortgenerierung:
- Vektordatenbank für effiziente Ähnlichkeitssuche über Tausende Dokumente
- Retrieval-Strategie mit Balance zwischen Präzision und Recall für Ingenieur-Anfragen
- LLM-Integration zur Generierung präziser Antworten mit automatischen Zitaten
- Quellenverifizierung, die sicherstellt, dass jede Antwort auf Originaldokumente zurückverweist
Full-Stack-Anwendung
Aufbau produktionsreifer Schnittstellen für Nutzer und Administratoren:
- FastAPI-Backend mit asynchroner Verarbeitung für Performance
- Next.js-Frontend mit responsivem Design für Desktop- und Mobilzugriff
- Azure-Deployment mit Nutzung von Cloud-Services und NVIDIA-GPU-Umgebungen
- Admin-Tools für Dokumentenverwaltung und System-Monitoring
Warum dieser Ansatz funktionierte
Schneller Feedback-Loop Durch den Start in der Cloud konnten wir das System innerhalb von Wochen statt Monaten vor echte Ingenieure bringen und basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern iterieren.
Risikominderung Der Prototyp validierte sowohl den technischen Ansatz als auch den Business Value, bevor die Organisation signifikante Ressourcen in On-Premise-Deployment investierte.
Migrations-bereite Architektur Jede Komponente wurde mit Portabilität im Hinterkopf entwickelt – containerisierte Services, umgebungsagnostische Konfigurationen und klare Dokumentation für Infrastruktur-Teams.
Das Ergebnis
Der Cloud-Prototyp demonstrierte erfolgreich sowohl technische Machbarkeit als auch Business Value und ebnete den Weg für vollständiges Deployment.
Unmittelbare Resultate
Nachgewiesener ROI
- Ingenieure finden technische Antworten jetzt in Sekunden statt Stunden
- Verifizierbare Quellenangaben gewährleisten Compliance mit Ingenieurstandards
- Positives Nutzerfeedback von initialen Engineering-Teams, die den Prototypen nutzen
Technische Validierung
- Erfolgreich Tausende komplexer deutscher technischer Dokumente verarbeitet
- Präzise semantische Suche und Antwortgenerierung demonstriert
- Beweis, dass die Architektur im erforderlichen Maßstab funktioniert
Strategischer Erfolg
- Klare Migrations-Blaupause für On-Premise-Deployment erstellt
- Organisatorisches Buy-in durch demonstrierten Wert gesichert
- Grundlage für langfristige Wissensmanagement-Strategie etabliert
Business Impact
Tausende eingesparte Stunden Mit ~1.000 Ingenieuren, die das System potenziell nutzen, entsprechen selbst nur 30 eingesparte Minuten pro Woche pro Ingenieur 26.000 jährlich eingesparten Ingenieurstunden – äquivalent zu 13 Vollzeitstellen.
Verbesserte Entscheidungsqualität Ingenieure haben jetzt sofortigen Zugriff auf verifizierte technische Informationen, was Fehler reduziert und die Qualität von Ingenieurentscheidungen verbessert.
Wissensdemokratisierung Ingenieure können jetzt auf dieselbe Wissensbasis zugreifen, die zuvor in den Köpfen von Senior-Ingenieuren verschlossen war, was Onboarding beschleunigt und Engpässe reduziert.
Technische Highlights
Umgang mit komplexen deutschen technischen Inhalten Ingenieur-Dokumente sind nicht einfacher Text – sie enthalten Tabellen, Diagramme und domänenspezifische Terminologie. Ich implementierte spezialisierte Verarbeitung, um diese Inhalte präzise zu extrahieren und zu indexieren.
Domänenoptimierte Embeddings Generische Embeddings funktionieren nicht gut bei technischem deutschem Text. Ich nutzte domänenoptimierte deutsche Embedding-Modelle, um hohe Retrieval-Genauigkeit für Ingenieur-Anfragen sicherzustellen.
Automatische Quellenangabe Jede Antwort enthält Links zurück zu den Quelldokumenten mit spezifischen Seitenreferenzen, um die für Ingenieurarbeit erforderliche Genauigkeit zu bewahren.
Cloud-zu-On-Premise Migrationsstrategie Die Architektur wurde von Tag eins an auf Portabilität ausgelegt:
- Containerisierte Services bereit für Deployment auf HPC-Infrastruktur
- Umgebungsagnostisches Konfigurations-Management
- Detaillierte Dokumentation für Infrastruktur-Teams
- Migrations-Checkliste mit Datentransfer, Sicherheit und Performance-Überlegungen
Gewonnene Erkenntnisse
Cloud-Prototyping für On-Premise-Projekte Selbst wenn das finale System on-premise laufen muss, beschleunigt der Start mit einem Cloud-Prototypen das Feedback, reduziert Risiken und liefert eine konkrete Referenz-Architektur.
Deutsches NLP erfordert Spezialisierung Generische englisch-zentrierte KI-Tools übersetzen sich nicht gut auf deutsche technische Inhalte. Die Nutzung domänenoptimierter deutscher Modelle war kritisch für Genauigkeit.
Quellenangaben sind im Ingenieurwesen nicht verhandelbar Ingenieure müssen Informationen verifizieren können. Die automatische Quellenangaben-Funktion war genauso wichtig wie die Antworten selbst.
Architektur für Migration Planung für Migration von Anfang an – Containerisierung, Umgebungsabstraktion, klare Dokumentation – machte den Übergangspfad klar und erreichbar.
Dieses Projekt demonstriert die Fähigkeit, strategischen Wert zu liefern (Cloud-Prototyp für schnelle Validierung) und gleichzeitig produktionsreife, skalierbare Systeme zu bauen (Blaupause für On-Premise-Deployment für 1.000+ Ingenieure).