Diese Einführung ist Teil der Reihe Open Source — Themen & Einführungen. Für Umsetzungsdetail folgt der Best-Practice-Leitfaden RAG & Retrieval — Evaluierung, Hybrid-Suche, Zugriff und typische Fehler. Hier geht es um Entscheidungsrahmen vor Budget und Toolwahl.
Demos täuschen
Viele RAG-Demos hängen ein LLM an PDF-Ordner und feiern „vernünftige“ Antworten. In Produktion bricht die Qualität dort, wo Retrieval nicht gemessen wird: veraltete Chunks, falsche Berechtigungen, Tabellen und Fließtext vermischt, keine Regression nach Content-Updates. Open Source hilft nur, wenn Sie Indizes und Pipelines beobachtbar machen.
Daten-Ebene vor Modellwahl
Diskussionen über Modellfamilien nutzen wenig, wenn Chunking, Metadaten, Hybrid-Retrieval und Aktualisierung nicht zur Suchrealität passen. Ob pgvector in Postgres, OpenSearch für Hybrid-Muster oder beides — die Architektur muss zu Suchmustern und Betriebskompetenz passen.
Typische Umsetzungs-Pfade:
- RAG-Implementierung (Agentur) — Ende-zu-Ende mit Evaluierungspflicht.
- LlamaIndex Beratung — Dokumentpipelines und strukturierte Retrieval-Pfade.
- PostgreSQL & KI-Backend — Schema, Rechte, Vektorspalten wo sinnvoll.
- OpenSearch-Plattform — Relevanz, Hybrid-Suche, Suchbetrieb.
Evaluation ist Pflicht
Minimal brauchen Sie Referenzfragen, Regression nach Änderungen und klare Akzeptanzkriterien je Risikodomäne — sonst driftet Qualität still.
Weitere Einführungen
Zu Agenten-Orchestrierung über Retrieval: LLM-Agenten & Orchestrierung. Zu eigener Inferenz-Infrastruktur: Selbstgehostete KI-Infrastruktur.
Hinweis zu Markennamen
Genannte Werkzeuge dienen der Orientierung; Marken bleiben beim jeweiligen Rechteinhaber.
RAG unter Kontrolle aufsetzen
Wir verbinden Datenlage, Evaluierung und Integration — dann skalieren Sie mit Evidenz.
