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Portfolio · Produkt

Answer 42

Drei mal 42 Stunden für Daten, Modell und Oberfläche: ein Sprachmodell auf Ihren eigenen Dokumenten, das mit Quellenangabe antwortet und die Rechte je Treffer beachtet. Vollzahlung vorab, Besetzung durch uns, Start binnen 42 Tagen.

Was es kostet.

Festpreis netto

22.470 € 16.842 € Festpreis · 126 Std.

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Was drin ist.

Umfang · Ablauf · Enthalten

Umfang

  • Drei mal 42 Stunden: Daten aufbereiten, Modell anbinden, Oberfläche bauen.
  • Ein Sprachmodell auf Ihren eigenen Dokumenten, das mit Quellenangabe antwortet. Wer ein Dokument nicht sehen darf, bekommt es auch nicht zitiert.
  • 42 Stunden Architektur und 84 Stunden Lead zu 133,67 € gemischt statt 235 € und 150 € die Stunde.

Ablauf

  • Block 1 Daten, Block 2 Modell, Block 3 Oberfläche. Nach jedem Block sehen Sie den Stand auf einer Testumgebung.
  • Welches Modell zum Einsatz kommt, entscheiden wir nach Ihren Daten — die Wahl steht im Bericht nach Block 2.

Enthalten

  • Ein Anwendungsfall auf Ihren eigenen Dokumenten
  • Antworten mit Quellenangabe und Rechteprüfung je Treffer
  • Härtung, Fehlerbehandlung mit Wiederanlauf und Protokollierung
  • Abnahmetest und Übergabe samt Betriebsanleitung
  • Quellcode und Buildkette zur unbefristeten Nutzung (§ 7 AGB)

Nicht enthalten

  • Modellkosten im laufenden Betrieb
  • Hosting — Individuelles und passgenaues Hosting auf Anfrage — wir bieten maximal stabiles und performantes Hosting mit Premium-Partnern in Deutschland und der EU.
  • Ein zweiter Anwendungsfall

Die Regeln der Linie

  • Vollzahlung vorab — kein 50/50 wie in der Preismatrix. Der Nachlass bezahlt sich daraus.
  • Besetzung durch uns — keine Rollenanforderung, keine vorzeitige Freistellung, kein Turbo.
  • Start binnen 42 Tagen — Wir starten binnen 42 Tagen nach Kauf. Verschieben Sie selbst, gilt einmaliges Verschieben um bis zu 42 Tage.

Zwölf Schwerpunkte.

Vorne Einkauf, hinten Technik

  1. 5 Kunde
  2. 4 Produkt
  3. 6 Abläufe
  4. 4 Vertrieb
  5. 7 Mitarbeiter
  6. 8 Service
  1. 10 KI-Anteil
  2. 3 Echtzeit
  3. 7 Schnittstellen
  4. 9 Datenmenge
  5. 3 Mobil
  6. 7 Cloud

Technik: KI-Anteil 10 · Echtzeit 3 · Schnittstellen 7 · Datenmenge 9 · Mobil 3 · Cloud 7

Ein niedriger Wert heißt: hier liegt der Schwerpunkt nicht. Er heißt nicht „schlecht“. Sicherheit, Wartbarkeit, Verfügbarkeit, Übergabe und Termintreue stehen auf keiner dieser Skalen — die sind bei jedem unserer Vorhaben gleich. Deshalb ist das Gerüst bei jedem Siegel dasselbe.

Der Plan dazu.

Vorab gerechnet
Festpreis netto
16.842 €
Answer 42 126 Std.

So haben wir Sie verstanden

Ein RAG-System auf eigenen Dokumenten mit Quellenangabe und rechtebasierter Trefferfilterung soll gebaut werden.

Was der Prototyp enthält

Ein Dokumentenbestand indexiert, ein Chat-Interface beantwortet Fragen mit Quellenangabe und einfacher Rechteprüfung je Treffer.

Aufwands-Meter — 100 heißt maximaler Aufwand und maximaler Preis, keine Note.

KI-Integration mit Rechteprüfung je Treffer und unklarer Datenquelle ist deutlich aufwändiger als reine CRUD-Masken

Komponenten

  • Datenanbindung & Indexierung
  • Modell/Retrieval mit Rechteprüfung
  • Oberfläche mit Quellenangabe

Annahmen hinter dem Preis

  • Dokumente liegen in gängigem Format (PDF/Word) mit bestehenden Rechteattributen vor
  • Rechtemodell ist bereits definiert und maschinenlesbar auslesbar
  • Nutzerzahl und Dokumentenmenge sind überschaubar (kein Millionen-Dokumente-Szenario)

Was wir zu Beginn klären

  • Wie viele Dokumente und in welchem Format sollen indexiert werden?

Der Fahrplan — was in welcher Woche fertig ist

  1. Woche 1 Kickoff Abstimmung, Zugänge, Feinschnitt des Umfangs
  2. Woche 3 Datenanbindung & Indexierung 5,25 PT
  3. Woche 4 Modell/Retrieval mit Rechteprüfung 5,25 PT
  4. Woche 5 Oberfläche mit Quellenangabe 5,25 PT
  5. Woche 6 Abnahme Übergabe, vollständig vorab bezahlt

Lastenheft und Pflichtenheft

Ziel Nutzer erhalten auf Basis eigener Dokumente Antworten mit Quellenangabe, wobei nur berechtigte Treffer angezeigt werden.

Lösungsweg Ein RAG-Ansatz mit Dokumentenindexierung, Rechteprüfung je Treffer und einer serverseitig gerenderten Oberfläche mit KI-Anbindung.

  1. Was gefordert istDas System muss eigene Dokumente als Wissensbasis nutzen.
    Wie wir es umsetzenDokumente werden importiert, aufbereitet und in SQL Server samt Metadaten inklusive Rechteattributen gespeichert.
  2. Was gefordert istDas System muss Antworten mit Quellenangabe liefern.
    Wie wir es umsetzenEin Sprachmodell wird per KI-Anbindung angesteuert und liefert Antworten samt Verweis auf Quelldokument.
  3. Was gefordert istDas System muss Rechte je Treffer beachten und unberechtigte Treffer ausblenden.
    Wie wir es umsetzenRechteprüfung filtert Treffer vor Übergabe an das Sprachmodell serverseitig anhand hinterlegter Berechtigungen.
  4. Was gefordert istDas System muss über eine Oberfläche für Anfragen und Antworten verfügen.
    Wie wir es umsetzenRazor-Oberfläche in ASP.NET Core stellt Eingabe- und Antwortmaske inklusive Quellenanzeige bereit.

Rahmenbedingungen

  • Start des Prototyps binnen 42 Tagen nach Kauf
  • Vollzahlung vorab vereinbart
  • Besetzung durch den Auftragnehmer

Nicht im Umfang

  • Keine Mehrsprachigkeit über Deutsch/Englisch hinaus definiert
  • Kein automatisches Rechte-Provisioning aus Fremdsystemen
  • Kein produktiver Betrieb/Skalierung über Prototyp hinaus
  • Keine mobile App

Woran Sie die Abnahme messen

  • Testfrage liefert Antwort mit mindestens einer nachvollziehbaren Quellenangabe
  • Nutzer ohne Berechtigung erhält keinen Zugriff auf gesperrte Dokumentinhalte
  • Antwortzeit unter 10 Sekunden bei Testdatensatz
  • Prototyp lauffähig mit realem Dokumentenausschnitt vorführbar

Meilensteine

  • Woche 3: Datenanbindung & Indexierung
  • Woche 4: Modell/Retrieval mit Rechteprüfung
  • Woche 5: Oberfläche mit Quellenangabe
  • Woche 6: Abnahme

Technologien, die wir einsetzen

  • Microsoft.Extensions.AI
  • Entity Framework Core & Dapper
  • SQL Server 2025
  • ASP.NET Core MVC & Razor Pages
  • Vektor-Suche & RAG
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAI
  • Microsoft Agent Framework
  • KI-AnbindungSprachmodell beantwortet Fragen auf Basis der eigenen Dokumente
  • EF Core 10Zugriff auf Dokumenten- und Rechtemetadaten
  • SQL ServerSpeicherung von Dokumenten, Metadaten und Rechteattributen
  • ASP.NET Core MVCServer für Anfragemaske und Anbindung des Sprachmodells
  • Razor ViewsOberfläche zur Anzeige von Antwort und Quellenangabe
  • Vektor-Suche & RAGVektorsuche über Ihre Dokumente, mit Quellenangabe je Treffer
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAIDas Sprachmodell, das aus den Treffern antwortet
  • Microsoft Agent FrameworkDer Ablauf aus Suche, Rechteprüfung und Antwort