Warum die meisten RAG-Demos scheitern
Ohne Evaluierung und klare Datenhaltung wird RAG schnell fragil. Dieser Leitfaden fasst Must-have-Muster zusammen — ergänzend zu unseren Umsetzungsangeboten.
1. Messbare Retrieval-Qualität
Legen Sie Ground-Truth-Sets, Offline-Metriken und Regressionstests fest, bevor Sie Features erweitern. Ohne Baseline verschwindet jede Änderung in Meinungen statt Zahlen.
2. Datenmodell und Zugriffskontrolle
Verknüpfen Sie Dokumente mit Mandanten- und Rollenmetadaten früh. Citations und Filters sind nur belastbar, wenn die Datenbasis konsistent ist.
3. Vektorsuche und Hybrid-Suche
pgvector für enge Kopplung an Postgres; OpenSearch wenn Hybrid-Suche, Logging und Analytics bereits dort verankert sind. Vermischen Sie nicht ohne Grund zwei Welten.
4. Betrieb und Feedback-Schleifen
Instrumentieren Sie Queries, Latenz und Nutzerfeedback. Nutzen Sie menschliche Reviews für Grenzfälle — das verbessert Daten und Evals.
Zugehörige Leistungen
Praxis-FAQ
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Brauchen wir sofort beides: pgvector und OpenSearch?
Nicht zwingend — entscheiden Sie nach Suchmustern und bestehenden Ops-Kompetenzen.
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Welche Latenz ist realistisch?
Hängt von Index, Batch und Netz — messen Sie End-to-End statt nur Modellzeit.
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Wann holen wir externe Hilfe?
Wenn Integration in IAM und Kernsysteme ansteht oder Evaluationspflicht besteht.
RAG-Projekt mit Devolute
Wir begleiten Architektur, Pilot und Übergabe mit klaren Deliverables.
- Genannte Produkte und Marken dienen der technischen Einordnung und sind Eigentum der jeweiligen Rechteinhaber. Eine Erwähnung impliziert keine kommerzielle Empfehlung, Partnerschaft oder Verfügbarkeitsgarantie für experimentelle Software.
