Produktive RAG-Pipelines
Dokumentenverarbeitung, Vektorsuche, hybride Retrieval-Systeme und KI-Antworten mit Quellenangabe. Für den Produktivbetrieb.
Was wir bauen
Eine produktive RAG-Pipeline ist keine LangChain-Demo. Es sind zwei getrennte Systeme, die zusammenarbeiten: eine Offline-Pipeline, die eure Dokumente einmalig verarbeitet, und eine Echtzeit-Abfrage-Pipeline, die relevanten Kontext abruft und präzise Antworten mit Quellenangaben generiert.
Dokumentenverarbeitung
Layout-aware PDF-Parsing, semantisches Chunking nach Dokumentstruktur, Embedding-Generierung und Speicherung in pgvector mit vollständigen Metadaten.
Hybride Suche
Kombination aus Vektor-Ähnlichkeitssuche und Keyword-Suche mit Cross-Encoder-Reranking. Unter 2 Sekunden Latenz bei hunderttausenden Chunks.
Antwortgenerierung
LLM-Antworten basierend auf abgerufenem Kontext mit Inline-Quellenangaben. Halluzinations-Schutz, der bei geringer Konfidenz warnt.
Monitoring & Evaluation
Retrieval-Qualitätsmetriken, Antwort-Faithfulness-Scoring und automatisierte Regressionstests — damit sich das RAG-System kontinuierlich verbessert.
So funktioniert es
1. Dokumenten-Audit
Analyse eures Dokumentenbestands — Formate, Umfang, Struktur, Aktualisierungshäufigkeit. Chunking-Strategie und Embedding-Modell werden anhand der tatsächlichen Inhalte festgelegt, nicht nach Standard.
2. Pipeline-Architektur
Design von Ingestion- und Query-Pipeline als getrennte Systeme. PostgreSQL mit pgvector für die Speicherung, Ollama oder Cloud-APIs für Inferenz, Docker für Deployment.
3. Entwicklung & Deployment
Vollständige Implementierung mit Next.js-Frontend, API-Schicht und containerisierter Infrastruktur. Health-Checks, automatische Neustarts und Produktiv-Monitoring inklusive.
4. Evaluieren & Optimieren
Retrieval-Präzision, Antwortqualität und Latenz messen. Chunking, Reranking und Prompts tunen, bis das System Produktivstandards erfüllt.
Gebaut & deployed
Keine Konzepte — das sind Systeme, die im Produktivbetrieb laufen.
Compliance-RAG-System
38 API-Routen, vollständige Dokumenten-Ingestion-Pipeline, pgvector-Hybridsuche und KI-generierte Compliance-Antworten mit Quellenangaben.
Intelligence-Brief-System
Echtzeit-Webrecherche mit Multi-Source-Retrieval, automatischer Zusammenfassung und strukturierten Intelligence-Reports.
20+ Produktivsysteme
RAG-Komponenten integriert in einer Flotte von 20+ Anwendungen — CRM, Security-Tools, Content-Systeme und interne Wissensdatenbanken.
Häufig gestellte Fragen
Wie lange dauert es, eine produktive RAG-Pipeline zu bauen?
Welche Dokumentenformate werden unterstützt?
Kann ich mein eigenes LLM nutzen oder brauche ich eine Cloud-API?
Wie geht ihr mit Halluzinationen um?
Weitere Services
KI-Agenten-Orchestrierung
Multi-Agenten-Systeme mit paralleler Ausführung, persistentem Speicher und echter Tool-Integration. Keine Chatbots.
ServiceLLM-Integration
KI an bestehende Systeme anbinden — APIs, lokale Inferenz, Streaming und Deployment-Muster für den Produktivbetrieb.
ServiceKI-Security-Tools
KI-gestützte Firewall-Analyse, Drift-Erkennung und Compliance-Audits. 17 Jahre Security-Erfahrung trifft moderne KI.
ServiceKI-Rentenplanung
Szenariomodellierung, steueroptimierte Entnahmestrategien und Portfolioanalyse. KI trifft Finanzplanung.