# Der Prompt für Dokumentenanalyse: Rolle, Aufgabe, Ausgabeformat, Belegpflicht > Wie ein Analyse-Prompt aufgebaut ist, der prüfbare Ergebnisse liefert: Rolle, Aufgabe, festes Ausgabeschema, Zitatpflicht und eine klare Regel für alles, was nicht im Dokument steht. Mit zwei vollständigen Beispielen. - Autor: Benedikt Backhaus (https://benediktbackhaus.com/ueber-mich/) - Veröffentlicht: 2026-08-13 - URL: https://benediktbackhaus.com/blog/prompt-fuer-dokumentenanalyse/ - Themen: Prompting, Praxis Im Postfach liegt ein Rahmenvertrag, 38 Seiten, Rückmeldung bis Donnerstag. Der schnellste Weg sieht so aus: PDF in den Chat ziehen, „Fass das mal zusammen" tippen, lesen. Was zurückkommt, liest sich gut. Zwölf glatte Sätze, alles plausibel, und um zu wissen, ob davon etwas stimmt, müsstest du den Vertrag trotzdem selbst lesen. An dieser Stelle entscheidet sich, ob dir die Analyse Arbeit abnimmt. Der Unterschied steckt fast vollständig im Prompt. ## Warum „Fass das Dokument zusammen" so wenig hergibt Die Anweisung enthält kein einziges Kriterium. Was wichtig ist, entscheidet damit das Modell, und es entscheidet nach Textmustern, nicht nach deiner Situation. Ein Zahlungsziel, das dir wehtut, kann in der Zusammenfassung fehlen, weil es unauffällig formuliert war. Weniger offensichtlich ist der zweite Punkt: Zusammenfassen ist genau die Aufgabe, an der Forschungsgruppen Halluzinationen messen. Vectara betreibt dafür ein öffentliches Leaderboard: Modelle bekommen ein Dokument und die Anweisung, ausschließlich daraus zusammenzufassen, über einen Bestand von mehr als 7.700 Artikeln. Gezählt wird der Anteil der Zusammenfassungen, die Informationen enthalten, die im Ausgangstext nicht gedeckt sind. Die Liste wird laufend fortgeschrieben; beim Stand vom 11. Mai 2026 lag das beste Modell bei 1,8 Prozent. Zwei Prozent klingen harmlos. Sie sind es auch, solange du weißt, welche zwei Prozent. Bei einer Fließtext-Zusammenfassung weißt du es nicht, und deshalb ist die Prüfung genauso teuer wie das Selberlesen. Wie groß der Effekt bei älteren Modellgenerationen war, zeigt der Datensatz RAGTruth von Particle Media: 17.790 Antworten, die Modelle mit bereitgestelltem Quelltext erzeugt haben, von Hand auf Wortebene annotiert. In 7.664 dieser Antworten fanden die Annotatoren Passagen, die der Quelltext nicht hergibt. 5.658 der Antworten stammen aus Zusammenfassungsaufgaben. Die getesteten Modelle sind inzwischen alt, die Zahlen also nicht auf dein heutiges Werkzeug übertragbar. Was sie zeigen, ist die Richtung: Ein Dokument im Kontext macht die Antwort nicht automatisch dokumenttreu. ## Die fünf Teile eines brauchbaren Analyse-Prompts ### Rolle „Du bist erfahrener Vertragsjurist" macht aus dem Modell keinen Juristen. Die Rollenzuweisung ist ein Steuerungsmittel, kein Qualifikationsnachweis: Sie verschiebt Wortwahl und Aufmerksamkeit, mehr nicht. Anthropic führt sie in seinem offenen Prompting-Kurs als eigenes Kapitel, gleich neben „Being Clear and Direct". Nützlich wird sie, wenn du statt eines Titels eine Perspektive vergibst. „Du prüfst Rahmenverträge aus Sicht des Auftragnehmers" ist brauchbar, weil daraus folgt, worauf jemand schaut. ### Aufgabe Eine Aufgabe, eine Entscheidung. Nicht „analysiere den Vertrag", sondern: Ich muss entscheiden, ob ich das ohne anwaltliche Prüfung unterschreiben kann. Aus der Entscheidung fällt die Feldliste fast von selbst heraus. Bei einem Rahmenvertrag sind das Laufzeit, Kündigung, Haftung, Vertragsstrafen, Nutzungsrechte, Zahlungsziel. Sechs Felder, benannt, abschließend. Widersteh dabei der Versuchung, drei Fragen in einen Durchlauf zu packen. Wer im selben Prompt noch „und sag mir, ob das marktüblich ist" unterbringt, bekommt eine Antwort, in der sich Fund und Meinung nicht mehr trennen lassen. Erst extrahieren, dann bewerten, in getrennten Schritten. ### Ausgabeformat Hier passiert der eigentliche Sprung. Statt „schreib mir eine Übersicht" gibst du die Spalten vor, und zwar so eng, dass pro Zeile genau eine Behauptung steht. Drei bis vier Spalten reichen fast immer: der gesuchte Punkt, der Beleg, die Fundstelle, die praktische Bedeutung. Entscheidend ist die Trennung der letzten Spalte von den ersten drei. Links steht, was im Dokument steht, rechts steht, was du daraus machst, und diese Grenze verschwimmt in jedem Fließtext sofort. Dann kannst du nicht mehr sagen, ob eine Aussage abgelesen oder erschlossen war. ### Belegpflicht Jede Zeile braucht ein wörtliches Zitat und eine Fundstelle. Wörtlich, weil du es dann mit Strg+F wiederfindest. Eine Paraphrase kannst du nicht suchen, du kannst sie nur glauben. Falls dir das kleinlich vorkommt: Es ist der einzige Teil der Ausgabe, den du später mit einem Handgriff überprüfen kannst. ### Die Regel für alles, was fehlt Der Satz, der am meisten bringt und am häufigsten fehlt: Wenn die Information nicht im Dokument steht, schreib „nicht gefunden" statt zu schätzen. Wichtig ist die zweite Hälfte. Ein Verbot ohne erlaubte Alternative erzeugt Umgehungen, weil das Modell trainiert ist, zu antworten. Du musst ihm also einen Ausgang anbieten, der als Erfolg zählt. Anthropic behandelt das im selben Kurs unter „Avoiding Hallucinations"; in der Praxis ist die Liste der nicht gefundenen Punkte oft das wertvollste Feld der ganzen Ausgabe. ## Beispiel 1: Rahmenvertrag, Tabellenausgabe ```text Rolle: Du prüfst Rahmenverträge aus Sicht des Auftragnehmers. Aufgabe: Ich muss entscheiden, ob ich diesen Vertrag ohne anwaltliche Prüfung unterschreiben kann. Finde alle Regelungen zu diesen sechs Punkten: Laufzeit, Kündigung, Haftung, Vertragsstrafen, Nutzungsrechte, Zahlungsziel. Ausgabeformat: eine Tabelle, eine Zeile pro Fundstelle, diese Spalten: | Punkt | Wörtliches Zitat (max. 25 Wörter) | Fundstelle (§ / Seite) | Was das praktisch bedeutet | Regeln: - In der Zitatspalte steht wörtlicher Text aus dem Dokument. Keine Paraphrase, keine Zusammenfassung. - Steht zu einem Punkt nichts im Vertrag, schreib in die Zeile "nicht gefunden" und lass die Zitatspalte leer. - Ergänze nichts aus allgemeinem Vertragswissen. - Unter die Tabelle: eine Liste der Punkte ohne Fundstelle. ``` Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus. Das Beispiel ist konstruiert, es stammt aus keinem echten Vertrag: | Punkt | Wörtliches Zitat | Fundstelle | Bedeutung | |---|---|---|---| | Kündigung | „Der Vertrag kann von beiden Parteien mit einer Frist von drei Monaten zum Quartalsende gekündigt werden." | § 9 Abs. 1, S. 7 | Frühester Ausstieg hängt vom Quartalsende ab, nicht vom Vertragsdatum | | Zahlungsziel | „Rechnungen sind innerhalb von 60 Tagen nach Zugang zur Zahlung fällig." | § 6 Abs. 3, S. 5 | Doppelt so lang wie üblich in meinen anderen Verträgen | | Vertragsstrafen | nicht gefunden | | Keine Regelung im Dokument gefunden | Drei Zeilen, drei prüfbare Aussagen. Du greifst dir eine, suchst den Satz im PDF, und weißt in zwanzig Sekunden, ob die Analyse trägt. ## Beispiel 2: interne Richtlinie, JSON-Ausgabe Beim zweiten Beispiel geht es um ein Dokument, das viele Leute im Betrieb betrifft und das niemand ganz gelesen hat. ```text Rolle: Du liest eine interne Richtlinie und antwortest ausschließlich aus diesem Dokument. Aufgabe: Beantworte vier Fragen zur Reisekostenrichtlinie. 1. Bis zu welchem Betrag darf ohne Freigabe gebucht werden? 2. Welche Belege müssen eingereicht werden? 3. Welche Frist gilt für die Abrechnung? 4. Wer genehmigt Ausnahmen? Ausgabeformat: JSON, ein Objekt pro Frage, exakt diese Felder: {"frage": "", "antwort": "", "zitat": "", "fundstelle": "", "gefunden": true} Regeln: - "zitat" enthält einen wörtlichen Satz aus der Richtlinie. - Fehlt die Antwort im Dokument: "gefunden": false, "antwort": "nicht gefunden", "zitat": "". - Keine Antwort aus allgemeinen Reisekostenregeln. ``` Und die konstruierte Ausgabe dazu: ```json [ {"frage": "Betragsgrenze ohne Freigabe", "antwort": "250 Euro pro Buchung", "zitat": "Buchungen bis 250 Euro je Vorgang können ohne vorherige Freigabe erfolgen.", "fundstelle": "Abschnitt 3.2, S. 4", "gefunden": true}, {"frage": "Wer genehmigt Ausnahmen", "antwort": "nicht gefunden", "zitat": "", "fundstelle": "", "gefunden": false} ] ``` Das Feld `gefunden` sieht überflüssig aus, bis du zwanzig Dokumente durchhast. Dann filterst du danach und siehst sofort, wo die Richtlinie Lücken hat. Wer so etwas automatisiert, kann das Schema auch technisch erzwingen: Die großen Anbieter nehmen ein Antwortschema als Parameter entgegen, statt es nur im Prompttext zu beschreiben. Googles Gemini-Cookbook zeigt beide Wege nebeneinander und empfiehlt die Variante mit hinterlegtem Schema, weil das Modell dann kein Freitext-Drumherum mehr produzieren kann. ## Was das Schema kostet Zu dem, was die beiden Beispiele zeigen, kommt ein Vorteil dazu, den man erst beim zweiten Durchlauf sieht: Bei gleicher Spaltenstruktur legst du Lauf A und Lauf B nebeneinander und siehst in einer Minute, wo sie auseinandergehen. Genau dort steckt meistens der Fehler. Wie du diese Gegenprobe systematisch fährst, steht in [Halluzinationen in Dokumentenanalysen erkennen](/blog/halluzinationen-dokumentenanalyse-erkennen/). Der Preis dafür ist echt, und wer viel mit Verträgen zu tun hat, wird ihn gegen die Prüfbarkeit halten. Ein Raster schneidet Zusammenhänge ab, und manche Klausel wirkt erst zusammen mit einer anderen: Eine Haftungsregelung, die für sich harmlos aussieht, wird durch eine Vertragsstrafe drei Seiten weiter scharf, und keine der beiden Zeilen zeigt das. Der Einwand stimmt. Mein Kompromiss: unter die Tabelle ein freies Feld „Auffälligkeiten, die nicht in die Spalten passen", maximal fünf Sätze. Der prüfbare Teil bleibt sauber, der Rest geht nicht verloren. ## Wenn die Ausgabe nicht taugt Zwei Fehlerbilder tauchen beim ersten Versuch fast immer auf, und beide haben eine schnelle Reparatur. Die Tabelle bleibt halb leer, obwohl du weißt, dass etwas drinsteht. Meist ist dann die Feldliste zu abstrakt formuliert. „Haftung" trifft eine Klausel, die im Dokument „Gewährleistung und Ersatzansprüche" heißt, nicht zuverlässig; zwei, drei Synonyme in Klammern dahinter lösen das. Oder umgekehrt: In der Zitatspalte stehen glatte, gut formulierte Sätze, die im Dokument so nicht vorkommen. Das Modell hat paraphrasiert und die Anweisung überschrieben. Dagegen hilft, die Zitatpflicht zu verschärfen und ein Zeichenlimit zu setzen, plus die Ansage, bei fehlendem Wortlaut lieber die Zeile leer zu lassen. ## Was dieser Prompt nicht leistet Die Zitatpflicht garantiert kein korrektes Zitat. Modelle formulieren Belegstellen mitunter frei, und eine erfundene Fundstelle sieht genauso aus wie eine echte. Erst die Stichprobe entscheidet das. Seitenzahlen sind außerdem nur so gut wie die Textextraktion. Bei gescannten Dokumenten und bei mehrspaltigen Layouts verrutschen sie zuverlässig, was daran liegt, wie die Datei überhaupt gelesen wird: siehe [PDF, Scan, Excel, Word](/blog/welche-dateien-ki-lesen-kann/). Bei sehr langen Dokumenten kommt hinzu, dass Fundstellen aus der Mitte häufiger fehlen als solche vom Anfang und Ende, dazu mehr in [Kontextfenster und lange Dokumente](/blog/kontextfenster-lange-dokumente/). Und der wichtigste Punkt: Ein guter Prompt verschiebt die Grenze zwischen Vorarbeit und Fachurteil, er löscht sie nicht. Was du bei Verträgen sinnvoll auslagerst und was beim Menschen bleibt, steht in [Verträge mit KI prüfen](/blog/vertraege-mit-ki-pruefen/). Wo der Prompt im Gesamtablauf sitzt, zeigt der [Leitfaden zur KI-Dokumentenanalyse](/blog/ki-dokumentenanalyse-business-guide/). ## Dein Prompt in zehn Minuten Schreib die Entscheidung auf, die du treffen musst, in einem Satz. Leite daraus vier bis acht Felder ab und benenne sie. Wähl ein Format, Tabelle für Lesen, JSON für Weiterverarbeiten. Häng die beiden Regeln an: wörtlich zitieren, „nicht gefunden" statt schätzen. Dann nimm ein Dokument, das du diese Woche sowieso lesen musst, und lass den Prompt zweimal laufen. Prüf drei Zitate im Original nach. Wenn alle drei stimmen und die beiden Läufe dasselbe sagen, hast du eine Vorlage, die du wiederverwenden kannst. Wenn nicht, weißt du wenigstens genau, an welcher Zeile es liegt.