internes Konzept - Korrektur von Fehlern im Unternehmensprofil, Präzisierung Verantwortlichkeiten, Präzisierung Terminologie 'Onboarding'

01_Konzeption/02-1 Sovereign RAG Tutor – Internes Konzeptdokument.md

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 # Sovereign RAG Tutor – Internes Konzeptdokument
 
-**Status:** Entwurf v0.1 · **Stand:** Juli 2026 · **Vertraulichkeit:** intern **Führendes Dokument** – das Kundendokument wird als gefilterte Teilmenge hieraus abgeleitet.
+**Status:** Entwurf v0.2 · **Stand:** Juli 2026 · **Vertraulichkeit:** intern **Führendes Dokument** – das Kundendokument wird als gefilterte Teilmenge hieraus abgeleitet.
 
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@@ -16,7 +16,7 @@ Für die Pflege gilt das Prinzip des führenden Dokuments: Konzeptänderungen we
 
 ### 2.1 Der Kunde: mastersolution AG
 
-Die mastersolution AG (Hauptsitz Plauen, weitere Standorte in Potsdam, Dresden und Chemnitz, gegründet 1999) ist ein Technologieanbieter für Kommunikations- und Lernsoftware im deutschsprachigen Raum. Das Portfolio deckt die gesamte Wertschöpfungskette des digitalen Lernens ab: Lernmanagement (mastersolution ONE auf Moodle-Basis, didab, unika), Klassenraum- und IT-Asset-Management (SUITE, REFLECT), Videoproduktion und immersive Medien (FOCUS, SHOW, VMS) sowie angewandte Forschung in Förderprojekten (SG4BB, MOONRISE, WIDI). Zielmärkte sind der öffentliche Bildungssektor und der Corporate Sector einschließlich Behörden; ein B2C-Geschäft existiert nicht.
+Die mastersolution AG (Hauptsitz Plauen, weitere Standorte in Chemnitz und Dresden, gegründet 1999) ist ein Technologieanbieter für Kommunikations- und Lernsoftware im deutschsprachigen Raum. Das Portfolio deckt die gesamte Wertschöpfungskette des digitalen Lernens ab: Lernmanagement (mastersolution ONE auf Moodle-Basis; didab mit dem Zusatzpaket unika), Klassenraum-Management (SUITE: plattformübergreifende didaktische Steuerung mit Echtzeit-Bildschirmeinsicht), IT-Asset-Management (REFLECT), Videoproduktion und immersive Medien (FOCUS, SHOW, VMS) sowie angewandte Forschung in Förderprojekten (SG4BB, MOONRISE, WIDI). Zielmärkte sind der öffentliche Bildungssektor und der Corporate Sector einschließlich Behörden; ein B2C-Geschäft existiert nicht.
 
 Das strategisch wertvollste Asset des Unternehmens ist das Vertrauen seiner Kunden in absolute Datensouveränität: Hosting in zertifizierten deutschen Rechenzentren oder On-Premise, strikte DSGVO-Konformität, Betrieb lizenzunabhängig von Technologien aus den USA, China oder Russland, bis hin zur Bundeswehr-Zertifizierung. Genau dieses Versprechen gerät durch die aktuelle KI-Strategie unter Druck: Die beworbene Anbindung des "OpenAI Frameworks" für Content-Generierung steht in fundamentalem Widerspruch zur Souveränitätspositionierung, während Wettbewerber im Klassenraum-Management (classroom.cloud, Lightspeed, NetSupport) und im Moodle-Ökosystem (Course Creator AI, AI Essay Grader, sokratische Tutor-Plugins, natives AI-Subsystem ab Moodle 4.5) bereits tiefgreifende KI-Funktionen ausliefern. mastersolution steht damit vor der Aufgabe, KI-Funktionalität aufzubauen, ohne das Souveränitätsversprechen zu erodieren – andernfalls droht der Verlust der Differenzierung in beide Richtungen.
 
@@ -68,7 +68,7 @@ Antworten entstehen **ausschließlich aus dem freigegebenen Materialbestand** (G
 
 ### 3.3 Erfolgskriterien auf oberster Ebene
 
-Der Projekterfolg bemisst sich an vier Kriterien: (1) Retrieval-Qualität und daraus resultierendes Nutzervertrauen, gemessen über Goldstandard-Metriken und Nutzungsverhalten; (2) belegte Verkürzung von Lernprozessen gegenüber der beim Onboarding erhobenen Baseline; (3) vollständige Souveränität und Rechtssicherheit, nachgewiesen über die mitgelieferten Compliance-Artefakte; (4) wirtschaftliche Betreibbarkeit als mandantenfähiges Produkt in beiden Betriebsmodellen. Die Operationalisierung erfolgt in Abschnitt 5.6.
+Der Projekterfolg bemisst sich an vier Kriterien: (1) Retrieval-Qualität und daraus resultierendes Nutzervertrauen, gemessen über Goldstandard-Metriken und Nutzungsverhalten; (2) belegte Verkürzung von Lernprozessen gegenüber der bei der Mandanten-Einführung erhobenen Baseline; (3) vollständige Souveränität und Rechtssicherheit, nachgewiesen über die mitgelieferten Compliance-Artefakte; (4) wirtschaftliche Betreibbarkeit als mandantenfähiges Produkt in beiden Betriebsmodellen. Die Operationalisierung erfolgt in Abschnitt 5.6.
 
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@@ -240,6 +240,8 @@ Daraus folgen fünf Designprinzipien:
 
 Dieser Abschnitt löst Lücke L2. Ausgangspunkt ist eine Realität, die der Ursprungsentwurf ausblendet: mastersolution betreibt nicht ein System, sondern liefert ein Produkt, das in zwei Welten laufen muss – als gehostete Instanz im deutschen Rechenzentrum und als autarke On-Premise-Installation. Beide Welten müssen mit derselben Codebasis funktionieren, sonst erdrückt der doppelte Wartungsaufwand das Produkt wirtschaftlich.
 
+**Abgrenzung der Beziehungsebenen:** Das Betreibermodell beschreibt den Wirkbetrieb des fertigen Produkts – also die Beziehung zwischen mastersolution als Produktanbieter und dessen Endkunden als Betreibern (zugleich die Anbieter-/Betreiber-Logik des AI Act). Davon zu trennen ist die Entwicklungsebene: Wir sind Entwicklungspartner von mastersolution, und welche der im Folgenden mastersolution zugeordneten Aufgaben während der Entwicklung und ggf. im laufenden Betrieb tatsächlich durch uns ausgeführt werden (Unterauftrag, Betriebsunterstützung, Übergabezeitpunkte je Stufe), ist eine offene kommerzielle Frage, die vor Beauftragung von Stufe 1 zu klären ist (Register O8). Die Zuordnungen in diesem Abschnitt sind also als Ziel-Verantwortung im Produktbetrieb zu lesen, nicht als Aussage darüber, wer die Fähigkeit initial aufbaut.
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 #### 5.5.1 Trennlinie zwischen Produkt und Mandant
 
 **Produktseitig** (von mastersolution gepflegt, für alle identisch): die Software, die KI-Modelle (Embedding-Modell, Reranker, LLM, ASR-Modell), das Evaluationsframework, Regelwerk-Vorlagen für das Tracking, die Curation & Review Workbench, die Compliance-Artefakte (Dokumentationsvorlagen, Muster-Betriebsvereinbarung).
@@ -253,7 +255,7 @@ Daraus folgt die Festlegung, die das Souveränitätsversprechen vervollständigt
 |Aufgabe|mastersolution|Endkunde|
 |---|---|---|
 |Plattform, Modelle, Updates|verantwortlich|–|
-|Ingestion-Pipeline einrichten|verantwortlich (Onboarding)|liefert Material|
+|Ingestion-Pipeline einrichten|verantwortlich (Mandanten-Einführung)|liefert Material|
 |Wissensgraph: Extraktion|System (automatisch)|–|
 |Wissensgraph: fachliche Prüfung|unterstützt (Schulung, Werkzeug)|verantwortlich (Fachexperte)|
 |Rollen, Berechtigungen, Policies|Werkzeug|verantwortlich|
@@ -265,7 +267,7 @@ Die Matrix macht die fachliche Hoheit über den Graphen beim Endkunden und die W
 
 #### 5.5.3 Updates als beherrschtes Risiko: das Update-Gate
 
-Bei KI-Systemen ändert ein Modellwechsel Verhalten, nicht nur Funktionen: Ein neues Embedding-Modell kann die Suchqualität für die Fachbegriffe eines Kunden verschlechtern, während es im Durchschnitt besser ist; ein LLM-Update kann den Antwortstil verändern. Die Antwort ist im Phasenmodell bereits angelegt: **Das Evaluationsframework aus Stufe 1 wird zum Update-Gate.** Jeder Mandant besitzt ein eigenes Goldstandard-Testset (aufgebaut beim Onboarding, gepflegt aus realen Suchanfragen); ein Modell-Update wird erst aktiviert, nachdem die Evaluations-Suite auf der Kundeninstanz gegen dieses Testset gelaufen ist und keine Regression zeigt. Dazu gehören versionierte Modell-Releases mit Rollback-Fähigkeit: Das neue Modell wird parallel installiert, geprüft, umgeschaltet; das alte bleibt als Rückfalloption. Nebeneffekt: Der beim Embedding-Wechsel nötige Index-Neubau (bei großen Beständen Stunden) wird zum unterbrechungsfreien Hintergrundprozess statt zur Downtime.
+Bei KI-Systemen ändert ein Modellwechsel Verhalten, nicht nur Funktionen: Ein neues Embedding-Modell kann die Suchqualität für die Fachbegriffe eines Kunden verschlechtern, während es im Durchschnitt besser ist; ein LLM-Update kann den Antwortstil verändern. Die Antwort ist im Phasenmodell bereits angelegt: **Das Evaluationsframework aus Stufe 1 wird zum Update-Gate.** Jeder Mandant besitzt ein eigenes Goldstandard-Testset (aufgebaut bei der Mandanten-Einführung, gepflegt aus realen Suchanfragen); ein Modell-Update wird erst aktiviert, nachdem die Evaluations-Suite auf der Kundeninstanz gegen dieses Testset gelaufen ist und keine Regression zeigt. Dazu gehören versionierte Modell-Releases mit Rollback-Fähigkeit: Das neue Modell wird parallel installiert, geprüft, umgeschaltet; das alte bleibt als Rückfalloption. Nebeneffekt: Der beim Embedding-Wechsel nötige Index-Neubau (bei großen Beständen Stunden) wird zum unterbrechungsfreien Hintergrundprozess statt zur Downtime.
 
 Für vollständig abgeschottete Installationen: signierte Offline-Update-Pakete, die Modelle, Software und Evaluations-Suite bündeln und vor Ort ohne Netzverbindung durchlaufen. Aufwendiger – aber exakt die Disziplin, die die Marktposition des Kunden begründet und die kein US-Cloud-Anbieter anbieten kann.
 
@@ -285,7 +287,7 @@ Hiermit wird K6 ("Geschwindigkeit") operationalisiert; die Stufen haben radikal
 
 Dieser Abschnitt löst Lücke L3. Leitprinzip: Jede Stufe hat eigene, zu ihr passende Metriken; die Messinfrastruktur der frühen Stufen trägt die späteren.
 
-**Baseline-Prinzip:** "Verkürzung von Lernprozessen" ist eine Vergleichsaussage. Werden die Ist-Werte (heutige Onboarding-Dauer, Schulungsdurchlaufzeiten, Bestehensquoten, Trainer-Aufwand für Rückfragen) erst gemessen, wenn das System läuft, ist der Nachweis für immer verloren. Die Baseline-Erhebung ist deshalb Standardschritt im Onboarding jedes Endkunden – kleiner Aufwand, großer Effekt: Sie verwandelt das zentrale Verkaufsversprechen von einer Behauptung in eine belegbare Zahl und liefert mastersolution Referenzmaterial für den Vertrieb.
+**Baseline-Prinzip:** "Verkürzung von Lernprozessen" ist eine Vergleichsaussage. Werden die Ist-Werte (heutige Onboarding-Dauer, Schulungsdurchlaufzeiten, Bestehensquoten, Trainer-Aufwand für Rückfragen) erst gemessen, wenn das System läuft, ist der Nachweis für immer verloren. Die Baseline-Erhebung ist deshalb Standardschritt der Mandanten-Einführung bei jedem Endkunden – kleiner Aufwand, großer Effekt: Sie verwandelt das zentrale Verkaufsversprechen von einer Behauptung in eine belegbare Zahl und liefert mastersolution Referenzmaterial für den Vertrieb.
 
 |Stufe|Qualitätsmetriken (Systemsicht)|Wirkungsmetriken (Nutzersicht)|
 |---|---|---|
@@ -340,7 +342,7 @@ Kapitel 5 beantwortet "was bauen wir wann"; dieses Kapitel beantwortet "woraus b
 
 ### 6.8 Evaluation & Telemetry Framework (neu: Qualitätssicherung)
 
-**Zweck:** Goldstandard-Verwaltung je Mandant, Metrik-Berechnung (5.6), Update-Gate-Ausführung (5.5.3), Abstinenz- und Groundedness-Testsets, aggregierte Wirkungsmetriken ohne Personenbezug, Opt-in-Exportpakete. **Stufen:** 1 (Retrieval-Metriken, Gate), 2 (Groundedness, Abstinenz), 3 (Tracking-Validität), 4 (Wirkungsmetriken gegen Baseline). **Begründung als eigene Komponente:** Ergebnis von L3 und tragende Säule des Betreibermodells – ohne dieses Framework gibt es weder das Vertrauensziel noch sichere Updates noch den Nutzennachweis. Es querschneidet alle anderen Komponenten und verdient deshalb ein eigenes Pflichtenheft. **Spezifikationshinweise:** Muss offline lauffähig sein (Offline-Update-Pakete). Die Aggregations-Leitplanke technisch erzwingen: Auswertungsschicht ohne Personenbezüge für Wirkungsmetriken. Baseline-Erhebung als geführter Onboarding-Prozess, nicht als Freitext-Fragebogen.
+**Zweck:** Goldstandard-Verwaltung je Mandant, Metrik-Berechnung (5.6), Update-Gate-Ausführung (5.5.3), Abstinenz- und Groundedness-Testsets, aggregierte Wirkungsmetriken ohne Personenbezug, Opt-in-Exportpakete. **Stufen:** 1 (Retrieval-Metriken, Gate), 2 (Groundedness, Abstinenz), 3 (Tracking-Validität), 4 (Wirkungsmetriken gegen Baseline). **Begründung als eigene Komponente:** Ergebnis von L3 und tragende Säule des Betreibermodells – ohne dieses Framework gibt es weder das Vertrauensziel noch sichere Updates noch den Nutzennachweis. Es querschneidet alle anderen Komponenten und verdient deshalb ein eigenes Pflichtenheft. **Spezifikationshinweise:** Muss offline lauffähig sein (Offline-Update-Pakete). Die Aggregations-Leitplanke technisch erzwingen: Auswertungsschicht ohne Personenbezüge für Wirkungsmetriken. Baseline-Erhebung als geführter Einführungsprozess, nicht als Freitext-Fragebogen.
 
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@@ -356,7 +358,7 @@ Die vier Stufen (5.1) werden sequenziell beauftragt und abgenommen; innerhalb de
 
 **Stufe 3** liefert Graph, Workbench, Tracking und das Regulatorik-Paket als Einheit. **Stufe 4** folgt intern der Reihenfolge Fragengenerierung → Lernpfade → Coaching.
 
-**Mandanten-Onboarding** (ab erstem Endkunden): Baseline-Erhebung, Aufbau des Goldstandard-Testsets, Fachvokabular für ASR, Rollenmodell-Abbildung. Diese vier Schritte sind Standardprozess, keine Projektindividualität.
+**Mandanten-Einführung** (ab erstem Endkunden): Baseline-Erhebung, Aufbau des Goldstandard-Testsets, Fachvokabular für ASR, Rollenmodell-Abbildung. Diese vier Schritte sind Standardprozess, keine Projektindividualität.
 
 ### 7.2 Unmittelbar nächste Schritte
 
@@ -377,6 +379,7 @@ Erstens: Ableitung des Kundendokuments aus diesem Dokument (Gliederung parallel
 |O5|Status-Rückfall bei wiederkehrenden Pflichtschulungen|Autoreneinstellung spezifizieren|Stufe-4-Spezifikation|
 |O6|Rollenabhängige Modus-Policies als Option|Nur auf Kundenwunsch; Mitbestimmungsprüfung vorgeschaltet|bei Bedarf|
 |O7|Preis- und Lizenzstruktur|Geschäftsentscheidung mastersolution; folgt dem Betreibermodell|parallel zu Stufe 1–2|
+|O8|Leistungsabgrenzung zwischen uns und mastersolution: Wer führt welche Aufgaben aus 5.5 während Entwicklung und Betrieb aus (Unterauftrag, Betriebsunterstützung, Übergabezeitpunkte je Stufe)?|Kommerzielle Verhandlung auf Basis der Verantwortungsmatrix|vor Beauftragung Stufe 1|
 
 ### 8.2 Entscheidungsregister
 
@@ -429,6 +432,8 @@ Erstens: Ableitung des Kundendokuments aus diesem Dokument (Gliederung parallel
 
 **Knowledge Tracing:** Kontinuierliche Schätzung, ob ein Lernender eine Kompetenz beherrscht, auf Basis seiner Interaktionshistorie.
 
+**Mandanten-Einführung:** Die Einführung des Produkts bei einem Endkunden (Baseline-Erhebung, Goldstandard-Aufbau, Fachvokabular, Rollenmodell). Bewusst abgegrenzt vom Begriff "Onboarding", der in diesem Dokument ausschließlich die Einarbeitung neuer Mitarbeitender beim Endkunden bezeichnet – also den Lernprozess, dessen Verkürzung das System nachweisen soll.
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 **MRR (Mean Reciprocal Rank):** Retrieval-Metrik; misst, wie weit oben der erste relevante Treffer steht.
 
 **nDCG (normalized Discounted Cumulative Gain):** Retrieval-Metrik; bewertet die Qualität der gesamten Trefferreihenfolge.