Was es wirklich braucht, um RAG in Produktion zu betreiben

Eine Demo für Retrieval-Augmented Generation dauert einen Nachmittag. Ein RAG-System, das Sie Kunden vorsetzen können, braucht deutlich mehr — und der Unterschied ist fast nie das Modell.

Die Lücke zwischen Demo und Produktion

Die meisten RAG-Prototypen überspringen die drei Dinge, die entscheiden, ob das System den Kontakt mit echten Nutzern übersteht:

1. Evaluation. Ohne Golden Dataset und Regressionstests ist jede Prompt-Änderung ein Glücksspiel. Wir gaten Deploys über Faithfulness und Citation Accuracy.
2. Zugriffssteuerung. Retrieval muss respektieren, wer was sehen darf. Wird das später angeschraubt, bedeutet es eine Neuarchitektur des Index.
3. Monitoring. Halluzinationsrate, Latenz und Kosten driften über die Zeit. Sie wollen Alarme, keine Kundenbeschwerden.

Wie wir vorgehen

Bei nicojahn liefern wir jedes RAG-Projekt von Tag eins an mit einer Eval-Suite aus und deployen in die eigene EU-Cloud-Region des Kunden. Das Modell ist anbieterflexibel, die Qualitätslatte nicht.

Siehe unsere LLM & GenAI-Leistungen oder nehmen Sie Kontakt auf.