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Forschung

Forschung & technische Publikationen

Originalarbeit zur Architektur produktiver KI-Systeme für regulierte Umgebungen — RAG unter DSGVO und EU AI Act, Deployment souveräner LLMs, und Ingenieurökonomie von Compliance.

Entwurf nur auf Englisch verfügbar
2026·33 Seiten·Insightrix Arbeitsentwurf·EN

Compliance-bewusste Retrieval-Augmented Generation für regulierte Finanzberichts-Corpora

Eine reale Evaluierung anhand von SEC-EDGAR-Einreichungen

CARAG ist eine fünfstufige RAG-Architektur, die Compliance als erstklassige Eigenschaft des Index, des Retrievers, des Generators und des Audit-Logs behandelt. Bewertet anhand von 6.000 echten SEC-EDGAR-Einreichungen (26.595 Chunks über sieben Quartale), reduziert sie die Constraint-Violation-Rate von 81,12 % auf 0,00 % und die Output-Disclosure-Rate von 21,29 % auf 0,00 % bei einem Token-F1-Aufwand von nur 4,8 Punkten und 0 ms 95-Perzentil-Latenz-Overhead.

CVR 81.12% → 0.00%ODR 21.29% → 0.00%4.8 F1 cost0 ms p95 latency overhead

Aru Bhardwaj

Fractional CTO architecting sovereign AI systems for startups and scale-ups across Europe. Custom ML, agentic RAG, and secure LLM infrastructure. 7+ years turning complex data into production intelligence.

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