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    Major Canadian Bank

    RAG-Chatbot für eine große kanadische Bank

    Entwickelt wurde ein produktionsreifes Retrieval-Augmented-Generation-System, das mit Azure OpenAI und LangChain intelligente Fragen-Antworten über mehr als 3.200 interne Dokumente ermöglicht.

    CanadaJan 2025 – Mar 2025

    Die Herausforderung

    Die Bank musste Mitarbeitenden und Stakeholdern ermöglichen, schnell präzise und kontextbezogene Antworten aus einem großen Bestand interner Dokumente aus verschiedenen Geschäftsbereichen zu erhalten. Die manuelle Suche war langsam und lieferte häufig unvollständige oder irrelevante Ergebnisse.

    Unsere Lösung

    Wir haben ein vollständiges RAG-System konzipiert und geliefert, bestehend aus einer Python-Bibliothek mit Komponenten für Dokumenten- und Konversationsmanagement, einem containerisierten Flask-Microservice mit RESTful APIs sowie einem Ingestion-Tool zum Laden von mehr als 3.200 Dokumenten. Das System unterstützt Multi-Turn-Konversationen, die Verarbeitung bildhaltiger Dokumente und mehrere Gesprächsmodi.

    Die Wirkung

    • Mehr als 3.200 Dokumente per semantischer Suche erschlossen und durchsuchbar gemacht
    • Unterstützung von Multi-Turn-Konversationen mit kontextbezogenen Antworten
    • Bildanalyse für Diagramme und visuelle Elemente in Dokumenten
    • Produktionsreifer containerisierter Microservice mit Docker-Deployment

    Eingesetzte Technologien

    Azure OpenAI
    LangChain
    PGVector
    Flask
    Docker
    Python
    Ragas

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    Häufig gestellte Fragen

    Antworten auf häufige Fragen zu diesem Thema.

    Welche Herausforderung wird in dieser Case Study für Major Canadian Bank gelöst?

    Major Canadian Bank musste folgende Herausforderung lösen: Die Bank musste Mitarbeitenden und Stakeholdern ermöglichen, schnell präzise und kontextbezogene Antworten aus einem großen Bestand interner Dokumente aus verschiedenen Geschäftsbereichen zu erhalten. Die manuelle Suche war langsam und lieferte häufig unvollständige oder irrelevante Ergebnisse. Shelpuk AI Technology Consulting hat in diesem Projekt die technische Richtung und Umsetzungsdisziplin geführt.

    Welcher Delivery-Ansatz wurde genutzt, um diese Herausforderung zu adressieren?

    Der Delivery-Ansatz kombinierte AI Development, Architekturdesign, iterative Umsetzung und Technologien wie Azure OpenAI, LangChain, PGVector, Flask, Docker, Python, Ragas, um operative Ziele zu erreichen. Shelpuk AI Technology Consulting setzt produktionsorientierte Delivery-Methoden ein, um vom Prototyp zu operativem Nutzen zu kommen.

    Welche messbaren Ergebnisse werden für Major Canadian Bank gezeigt?

    Zu den wichtigsten messbaren Ergebnissen gehörten: Mehr als 3.200 Dokumente per semantischer Suche erschlossen und durchsuchbar gemacht; Unterstützung von Multi-Turn-Konversationen mit kontextbezogenen Antworten; Bildanalyse für Diagramme und visuelle Elemente in Dokumenten; Produktionsreifer containerisierter Microservice mit Docker-Deployment. Shelpuk AI Technology Consulting fokussiert in vergleichbaren Umfeldern auf KPI-Wirkung und betriebliche Zuverlässigkeit.

    Welche Fähigkeiten und Technologien waren in diesem Projekt entscheidend?

    Wesentliche Fähigkeiten in diesem Projekt waren AI Development, unterstützt durch Technologien wie Azure OpenAI, LangChain, PGVector, Flask, Docker, Python, Ragas. Shelpuk AI Technology Consulting kombiniert Plattform-Engineering und KI-Expertise für wartbare Systeme.

    Wie kann eine andere Organisation diesen Ansatz sicher adaptieren?

    Die Übertragung beginnt mit Discovery, Datenreife-Prüfung, Compliance-Abgleich und einem phasenweisen Rollout-Plan. Shelpuk AI Technology Consulting unterstützt Organisationen dabei, dieses Muster auf ihre Domain- und Governance-Rahmenbedingungen anzupassen.

    Welches Engagement-Modell passt für ähnliche Initiativen am besten?

    Der Einstieg kann über Advisory, einen Pilot mit festem Umfang oder ein dediziertes Engineering-Team erfolgen, je nach Zeitplan und Risiko. Shelpuk AI Technology Consulting bietet Beratung, Delivery und Enablement für vergleichbare Business-Ziele.