RAG-Plattform für Due-Diligence-Analysen im Private Equity

Problem

Investment-Teams im Private-Equity-Umfeld verbringen einen großen Teil ihrer Zeit damit, Informationsmemoranden manuell auszuwerten. Für Silver Investment Partners habe ich eine Analyseplattform konzipiert und entwickelt, die diese Dokumente automatisiert verarbeitet und relevante Unternehmenskennzahlen strukturiert extrahiert.

Lösung

Kern der Lösung ist eine RAG-Pipeline: Die Dokumente werden aus Box.com eingelesen, segmentiert und in einer Qdrant-Vektordatenbank abgelegt. Die Anbindung der Sprachmodelle läuft über OpenRouter. Finanz- und Betriebskennzahlen werden dadurch über Zielunternehmen hinweg vergleichbar und mit den Investment-Kriterien des Hauses verknüpft. Antwortqualität und Latenzen der Pipeline habe ich über Langfuse-Traces gemessen und iterativ verbessert.

Ergebnis

Ergebnis: Die Analysezeit sank um rund 65 %. Das Investment-Team bewertet potenzielle Zielunternehmen deutlich schneller und verbringt die gewonnene Zeit mit der eigentlichen Analyse statt mit Dokumentenarbeit.

Technische Umsetzung

• Ingest-Pipeline in Python: Chunking und Embedding der Informationsmemoranden
• Semantische Suche über den gesamten Dokumentenbestand
• Next.js-Frontend für Recherche und Auswertung, Deployment über Docker