EVL-2026-002 · KI-basierter Content-Assistant

Datum: 2026-04-08 | Verantwortlich: Everlast AI | Status: Abgabebereit

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Problem in einem Satz

Mitarbeitende verlieren wöchentlich mehrere Stunden mit dem manuellen Erstellen und Abstimmen von Website-Texten – das Tool löst das durch geführte Prompt-Templates und firmeneigenes Kontextwissen.

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Anforderungscheck

Aufgabe	Status	Hinweis
Texte sammeln + strukturieren (RAG-Basis)	✅	PDF/TXT/MD → InMemoryQdrant (PoC), Qdrant-kompatibel
LLM-API-Anbindung (Backend)	✅	FastAPI + Anthropic SDK · main.py
Prompt-Templates (SEO, Leichte Sprache, FAQ, …)	✅	5 Templates · prompts.py
Web-Interface (Eingabe, Typ-Auswahl, Copy-Button)	✅	React · App.jsx · Tailwind
JWT-Authentifizierung + Rollenmodell	✅	require_user / require_admin · auth.py
ACL / Chinese-Wall-Enforcement	✅	Mandanten-Isolation · acl.py
Admin-Panel (Upload, Ingest, Reset)	✅	AdminPanel.jsx + admin_upload.py
Doku / Guide für Mitarbeitende	✅	Markdown-Anleitung enthalten
Business Case	✅	~8.760 € Netto-Einsparung/Jahr
AI Act / Haftung / Urheberrecht	✅	vertrag_haftung.md

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Schnellstart

# Backend
cd 03_Prototyp/backend
cp .env.example .env
# .env befüllen:
#   ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
#   JWT_SECRET_KEY=$(python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))")
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload
# → http://localhost:8000  |  Swagger-Doku: /docs

# Frontend (neues Terminal)
cd 03_Prototyp/frontend
npm install && npm run dev
# → http://localhost:5173

Demo-Login

Benutzer	Rolle	Erlaubte Mandate
anwalt_a	Admin + User	M001, M003
anwalt_b	User	M002, M003
anwalt_c	User	M001, M002, M004 (Chinese Wall aktiv)

Das Passwort wird im Demo-Modus nicht geprüft – beliebigen Wert eintragen.

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Architektur

Browser (React + Tailwind)
       │  OAuth2 Bearer JWT
       ▼
FastAPI Backend
├── auth.py          JWT verifizieren, require_user / require_admin
├── acl.py           Mandanten-ACL + Chinese-Wall-Enforcement
├── rag_engine.py    InMemoryQdrant + ACL-gefilterter Retrieval
├── prompts.py       5 Prompt-Templates
├── admin_upload.py  Dokument-Upload/-Verwaltung
└── main.py          Alle Endpoints + PII-Sanitizer + Rate-Limiting
       │
       ├── Anthropic Claude API  (LLM-Generierung)
       └── qdrant_store.json     (lokale Vektordatenbank, on-premise)

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Projektstruktur

EVL-2026-002/
├── README.md
├── 02_Konzept/
│   └── konzept.md
├── 03_Prototyp/
│   ├── README.md                      ← Quickstart-Anleitung
│   ├── backend/
│   │   ├── main.py                    ← FastAPI App, alle Endpoints
│   │   ├── rag_engine.py              ← InMemoryQdrant RAG-Pipeline mit ACL
│   │   ├── acl.py                     ← Mandanten-ACL + Chinese-Wall-Enforcement
│   │   ├── auth.py                    ← JWT-Auth (require_user / require_admin)
│   │   ├── jwt_auth.py                ← JWT erstellen + verifizieren
│   │   ├── prompts.py                 ← 5 Prompt-Templates
│   │   ├── admin_upload.py            ← Dokument-Upload/-Verwaltung
│   │   ├── synthetic_docs.py          ← Demo-Dokumente generieren
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── .env.example
│   └── frontend/
│       ├── src/App.jsx                ← React-Hauptkomponente
│       ├── src/admin/AdminPanel.jsx   ← Admin-Bereich
│       ├── src/main.jsx
│       ├── index.html
│       ├── package.json
│       └── vite.config.js
├── 04_Datenschutz/
│   └── dsgvo_konzept.md
└── 05_Abgabe/
    ├── business_case.md
    └── vertrag_haftung.md

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Sicherheitsmerkmale

Maßnahme	Umsetzung
JWT-Authentifizierung	HS256, 1h Ablauf, Secret aus Umgebungsvariable
Rollenmodell	require_user / require_admin – Admin-Endpoints strikt getrennt
ACL + Chinese Wall	Mandanten-Isolation vor jeder RAG-Query, nachgelagerte Validierung
PII-Sanitizer	Regex-Filter für E-Mail, Telefon, IBAN, IP vor jedem API-Call
Path-Traversal-Schutz	Upload + Delete validieren Zielpfad via .resolve().is_relative_to()
Rate-Limiting	20 Anfragen / 60 s pro User (in-memory)
CORS	Nur konfigurierter Origin via ALLOWED_ORIGIN

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Kontakt für Rückfragen

Everlast AI – Projektteam EVL-2026-002