How accurate is a RAG pipeline built by WNC?

Accuracy depends on the source data, but WNC RAG pipelines typically reach 80–95% answer correctness on domain-specific evaluation sets. Every project ships with an evaluation harness so accuracy is measured, not estimated.

How much does a RAG pipeline cost?

Most WNC RAG projects fall in the $15,000–$80,000 range for end-to-end production pipelines. Multi-tenant or very large corpora can push to $120,000+.

How large a knowledge base can a WNC RAG pipeline handle?

WNC has built pipelines indexing from a few hundred to several million documents. Architecture is chosen per project — Pinecone, pgvector, Qdrant, or AWS OpenSearch — based on size and query patterns.

Which vector databases does WNC support?

WNC works with Pinecone, pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate, ChromaDB, and AWS OpenSearch. Choice is made based on scale, cost, and existing infrastructure.

How long does a RAG pipeline project take?

Typical RAG pipeline projects run 3 to 8 weeks, including ingestion, retrieval design, evaluation, and deployment.

Alle Leistungen

RAG-Pipelines

Holen Sie Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, in Sekunden.

Schnelle, verlässliche Antworten aus Ihren eigenen Inhalten — mit Quellen.

Ihr Team und Ihre Kunden verlieren Zeit mit der Suche in Dokumenten, Wikis und Tickets nach Antworten, die längst irgendwo vorhanden sind. Wir verbinden KI mit Ihrem eigenen Wissen, sodass jede Person in natürlicher Sprache fragen und in Sekunden eine verlässliche, belegte Antwort erhalten kann — statt zu suchen, zu raten oder herumzufragen.

Legen wir los Kanban öffnen

01 / Was es löst

Wo die Sucherei aufhört.

Antworten statt einer Dateiliste

Stellen Sie eine Frage und erhalten Sie die Antwort selbst, aus Ihren Dokumenten — nicht einen Stapel Dateien zum Öffnen und Lesen.

Finden Sie es nach dem, was Sie meinen

Menschen finden die richtige Information, auch wenn sie die genauen Wörter oder den Ort nicht kennen.

Klare Antworten aus langen Dokumenten

Holen Sie die konkrete Antwort in Sekunden aus Verträgen, Handbüchern oder Berichten — mit der Quelle zum Nachprüfen.

KI, die Ihr Unternehmen kennt

Antworten sind in Ihren eigenen Daten verankert und passen so dazu, wie Ihr Unternehmen wirklich arbeitet — nicht zum offenen Web.

02 / Stack

Die Technologie, mit der wir bauen.

Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.

Vektordatenbanken

Pinecone
Verwaltete Vektordatenbank für den Produktivbetrieb
Weaviate
Open-Source-Suchmaschine für Vektoren
Qdrant
Leistungsstarke Vektor-Ähnlichkeitssuche
Chroma
Leichtgewichtige Embedding-Datenbank
pgvector
Vektorsuche in PostgreSQL

Embedding-Modelle

OpenAI Embeddings
text-embedding-3-small/large
Cohere Embed
Mehrsprachige Embedding-Modelle
Voyage AI
Domänenspezifische Embeddings
BGE/E5
Open-Source-Embedding-Modelle

RAG-Frameworks

LangChain
Umfassendes RAG-Tooling
LlamaIndex
Daten-Framework für LLM-Anwendungen
Haystack
Durchgängiges NLP-Framework
Unstructured
Dokumentenanalyse und -zerlegung

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Intelligente Zerlegung

Intelligente Dokumentaufteilung für optimales Retrieval.

Schnelles Retrieval

Suche in unter einer Sekunde über Millionen von Dokumenten.

Datenschutz

Ihre Daten bleiben durch Schutz auf Unternehmensniveau sicher.

Hybride Suche

Kombinieren Sie semantische und stichwortbasierte Suche für beste Ergebnisse.

04 / Standards

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.

Optimale Abstimmung von Segmentgröße und Überlappung
Extraktion und Filterung von Metadaten
Neubewertung für bessere Relevanz
Kontextuelle Komprimierung
Transformation und Erweiterung von Abfragen
Nachverfolgung von Zitaten und Quellen
Vermeidung von Halluzinationen
Inkrementelle Indizierung
Unterstützung multimodaler Dokumente
Leistungsüberwachung und Analytik

05 / Infrastruktur

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Vektordatenbanken & Embedding-Pipelines
Dokumenten-Ingestion, Zerlegung & Sync-Jobs
Evaluierungs-Framework für die Retrieval-Qualität
AWS + GPU für selbst gehostete Embeddings

Start

Bereit, Ihre Wissensdatenbank zu bauen?

Sagen Sie uns, was Ihre Dokumente beantworten sollen. Ein Senior-Entwickler antwortet mit einem ehrlichen Umfang und Preis.

Let’s manage or open the client Kanban

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