Strukturierte Fragezerlegung als Fundament für unternehmenskritische RAG-Architekturen Aktuelle Analysen der Enterprise Document Intelligence Series adressieren ein verbreitetes Produktionsversagen in Retrieval-Augmented-Generation-Systemen: die unstrukturierte Verarbeitung von Nutzeroabagen. Statt eine Anfrage direkt in Vektordatenbanken zu überführen, postuliert der neue Ansatz eine vorgelagerte, relationale Fragezerlegung. Diese Architektur verhindert stumme Teilantworten und intransparente Routing-Entscheidungen, indem sie den Fragestring vor der Suche in ein typisiertes Datenmodell überführt. Der Kern des Systems ist eine tabellarische Fragestruktur, die Schlüsselwörter, Suchumfang, Antwortform, logische Dekomposition und Klärungsbedarf erfasst. Aus diesen Metadaten generiert der Parser zwei spezialisierte Briefs: einen für den Retrieval-Prozess und einen für die Generierung. Diese Trennung erlaubt eine präzise Steuerung des Kontextfensters, das je nach Fragetyp in Zeilen vor und nach dem Suchanker definiert wird. Retrieval und Generierung erhalten somit nur die für ihre Funktion relevanten Parameter, was Informationsüberlappung und Kontextverschwendung eliminiert. Die Umsetzung stützt sich auf sechs durchgängige Prinzipien. Erstens ersetzt ein relationales Schema die bisherige Prompt-Intelligenz und ermöglicht exakte Join-Operationen mit Dokumentstrukturen. Zweitens skaliert die Architektur durch Schema-Erweiterungen statt durch verzweigten Code. Drittens trennt die Dual-Brief-Logik Such- und Antwortparameter strikt voneinander. Viertens priorisiert ein domänenspezifisches Expertenwörterbuch die Synonymabbildung vor reinen Embedding-Modellen, um Korpus-Drift zu vermeiden. Fünftens klassifiziert das System vier Muster für kombinierte Fragen, um sequenzielle oder bedingte Abhängigkeiten zu garantieren. Sechstens erzwingt ein deterministischer Dispatcher vorhersehbare Routing-Pfade und stellt damit die Grundlage für Compliance-Audits dar. Die komplette Implementierung inklusive lauffähiger Notebooks ist im Repository doc-intel/notebooks-vol1 öffentlich verfügbar. Das Grunddesign ist branchenunabhängig, während domänenspezifische Anpassungen ausschließlich im Expertenwörterbuch vorgenommen werden müssen. Die aktuelle Version deckt das Fundament für typische Unternehmensanfragen ab, ergänzende Intentionserkennungen für komplexe Workflows folgen im zweiten Volume. Durch die Verlagerung der Zerlegung von der Prompt-Ebene in eine strukturierte Datenkomponente wird die gesamte Pipeline auditierbar, fehlerresistent und linear skalierbar. Dieser Paradigmenwechsel etabliert eine vorhersehbare Architektur für dokumentenintensive Unternehmensanwendungen und schließt eine relevante Lücke in der aktuellen RAG-Entwicklung.