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

Wissensdatenbanken für präzise KI.

Antworten, die in Ihren Daten verankert sind, mit Quellenangaben

Wir entwickeln Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, die KI-Antworten in Ihren eigenen Dokumenten, Datenbanken und Wissensdatenbanken verankern — präzise, belegte Antworten, gemessen mit einem Evaluierungs-Framework statt geschätzt.

Legen wir los Kanban öffnen

01 / Anwendungsfälle

Wofür eine RAG-Pipeline da ist.

Wissensdatenbanken

Verwandeln Sie Ihre Dokumente in durchsuchbares KI-Wissen.

Semantische Suche

Finden Sie Informationen nach Bedeutung, nicht nur nach Schlagwörtern.

Fragen zu Dokumenten

Erhalten Sie präzise Antworten direkt aus Ihren Dokumenten.

Kontextbewusste KI

LLMs, die in Ihren eigenen Daten verankert sind.

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.

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Wissensdatenbanken für präzise KI.

Antworten, die in Ihren Daten verankert sind, mit Quellenangaben