Unternehmen, die an komplexen öffentlichen Auktionen teilnehmen – Auktionsteam
01. Erfahrung (01. Dezember 2024 – heute)
Experte für Formularausfüllung – Dendrio
- Erkennt automatisch die erforderlichen Formulare in den Förderunterlagen und legt die Reihenfolge der Priorität für deren Bearbeitung fest.
- Erstellt und vervollständigt Konformitätsmatrizen, wodurch der manuelle Aufwand des Angebotsteams erheblich reduziert wird.
- Relevante Daten aus früheren Angeboten, internen Datenbanken und öffentlichen Quellen extrahieren, um Dokumente automatisch zu befüllen.
- Erstellen Sie narrative Abschnitte – technische Kurzbeschreibungen, Methodiken – basierend auf den Vorlagen der Organisation und der Projekthistorie.
02. Bildung und Ausbildung (im Gange)
Fortgeschrittene Schulungen in Auktionsteams aus verschiedenen Bereichen
- Erfahrungen aus verschiedenen Projekten in den Bereichen IT und Bauwesen mit aktiver abteilungsübergreifender Zusammenarbeit.
- Laufende Aktualisierung mit den Besonderheiten jedes Ausschreibungsteams und der Dokumentation, mit der es arbeitet.
03. Persönliche Fähigkeiten
Mehrsprachig
- Rumänisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Chinesisch, Arabisch – Dokumentation ohne Sprachbarrieren.
Multi-Format-Management
- Verarbeitet Dokumente, Tabellenkalkulationen, PDFs und gescannte Bilder, einschließlich qualitativ minderwertiger Dokumente, mittels eigener OCR-Software.
Geschwindigkeit und Lautstärke
- Verwaltet über 500 Einreichungen mit strikten Fristen ohne Verarbeitungsfehler.
Konformieren
- Integriertes Rechtswissen – prüft automatisch die Dokumentation auf Übereinstimmung mit den geltenden rechtlichen Anforderungen.
04. Technische Architektur
Nenos Der Bidding AI Agent Documentation Expert (Formularausfüllung) basiert auf einer Dokumentenverarbeitungspipeline, die die Vergabedokumentation in strukturierte, verwertbare Daten umwandelt. Bei nativen digitalen Dokumenten (PDF, Word, Excel) erfolgt die Extraktion direkt durch strukturelles Parsing. Bei gescannten oder qualitativ minderwertigen Dokumenten – ein häufiges Problem bei Auktionen mit digitalisierten physischen Dokumenten – verwendet der Agent ein intern entwickeltes OCR-System mit einer Genauigkeit von über 95 %, das speziell für die in rumänischen und europäischen öffentlichen Vergabedokumenten verwendeten Formate und Schriftarten optimiert ist. Die extrahierten Daten werden normalisiert und in den LangGraph-Agent-Workflow eingespeist. Dieser identifiziert die benötigten Formulare, erstellt Konformitätsmatrizen und löst die automatische Vervollständigung durch Korrelation mit der Datenbank vorheriger Gebote aus, die von LlamaIndex indexiert wird.
Ein spezielles Modul zur Generierung von Textabschnitten – technische Memos, Methodenbeschreibungen, Antworten auf Qualitätskriterien – erstellt strukturierte und kohärente Inhalte auf Basis der Vorlagen und Daten aus früheren Projekten des Unternehmens. Dadurch wird der Schreibaufwand des Angebotsteams erheblich reduziert. Die Microservices-Architektur verwaltet unabhängig voneinander den OCR-Dienst, den Parsing-Dienst, die Vervollständigungs-Engine und den Audit-Trail-Dienst. Jeder Dienst skaliert entsprechend dem Volumen aktiver Angebote. Die Integration mit SharePoint, Amazon S3 und SEAP/SICAP-Plattformen erfolgt über MCP und REST-API. Für Organisationen mit strengen Vertraulichkeitsanforderungen an die Angebotsdokumentation ist eine lokale Bereitstellung möglich.
Die Agentensicherheit wird als eigenständige Architekturschicht behandelt. Hochgeladene Angebotsdokumente stellen einen spezifischen Angriffsvektor für diesen Agenten dar. Der Dokumentenbereinigungsdienst analysiert jede Datei vor der Verarbeitung, und Tests auf das Einschleusen hochgeladener Dokumente sind obligatorischer Bestandteil des Validierungszyklus für jede Version. Jede Instanz durchläuft vor der Auslieferung einen strengen Testprozess, der folgende Vektoren abdeckt: Manipulation durch Meta-Anweisungen, Few-Shot-Poisoning, Rollenspiel mit Identitätstransfer, Einschleusen hochgeladener Dokumente, Manipulation des Kontextes, sprachliche Verschleierung durch ähnliche Zeichen oder unsichtbare Leerzeichen, Tool-/API-Injection sowie die vollständige Abdeckung der OWASP LLM Top 10-Schwachstellen (Prompt-Injection, unsichere Ausgabeverarbeitung, Vergiftung von Trainingsdaten, Denial-of-Service-Angriffe auf Modelle, Schwachstellen in der Lieferkette und weitere).