Was kostet eine RAG-Pipeline?

Die meisten RAG-Projekte von WNC für eine vollständige Produktionspipeline liegen zwischen $15,000 und $80,000. Mandantenfähige Systeme oder sehr große Korpora können $120,000+ erreichen.

Wie große Wissensbasen kann eine RAG-Pipeline von WNC verarbeiten?

WNC hat Pipelines gebaut, die von einigen Hundert bis zu mehreren Millionen Dokumenten indexieren. Die Architektur wird pro Projekt gewählt – Pinecone, pgvector, Qdrant oder AWS OpenSearch – je nach Umfang und Abfragemustern.

Welche Vektordatenbanken unterstützt WNC?

WNC arbeitet mit Pinecone, pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate, ChromaDB und AWS OpenSearch. Die Wahl richtet sich nach Skalierung, Kosten und vorhandener Infrastruktur.

Was ist agentisches RAG, und brauchen wir es?

Beim agentischen RAG formuliert ein Agent die Frage um, durchsucht nacheinander mehrere Quellen und prüft die Antwort vor dem Antworten gegen die Quellen. WNC setzt es ein, wenn Fragen mehrere Systeme betreffen oder mehrere Schritte brauchen; für direkte Nachschlagefragen ist eine klassische Hybrid-Search-Pipeline schneller und günstiger.

Können Antworten berücksichtigen, wer welche Dokumente sehen darf?

Ja. WNC baut berechtigungsbewusstes Retrieval: Dokumente tragen ihre Zugriffsregeln in den Index, Ergebnisse werden pro Nutzer gefiltert und personenbezogene Daten lassen sich schwärzen, der Assistent antwortet also nie aus einem Dokument, das die Person nicht öffnen dürfte.

Wie lange dauert ein RAG-Pipeline-Projekt?

Typische RAG-Pipeline-Projekte dauern 3 bis 8 Wochen, einschließlich Datenaufnahme, Retrieval-Design, Evaluation und 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 beruhen auf Ihren Daten und dasselbe Wissen lässt sich über einen MCP-Server Ihren anderen Agenten und Tools bereitstellen.

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 & Rerank
Mehrsprachige Embeddings und Rerank
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
Parsing von PDFs, Tabellen und Scans

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Intelligentes Chunking

Dokumente nach Struktur geteilt: Abschnitte, Tabellen, Seiten –, damit die Suche ganze Antworten findet.

Agentisches RAG

Ein Agent formuliert die Frage um, durchsucht mehrere Quellen und prüft die Antwort, bevor er antwortet.

Rechtebewusstes Retrieval

Antworten berücksichtigen, wer fragt: Zugriff pro Dokument, Schwärzung personenbezogener Daten, Daten in Ihrer Cloud.

Hybride Suche & Re-Ranking

Semantische und Stichwortsuche kombiniert und für Präzision neu gerankt.

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.

Chunking je Dokumenttyp abgestimmt
Extraktion und Filterung von Metadaten
Neubewertung für bessere Relevanz
Kontextuelle Komprimierung
Query-Rewriting und mehrstufiges Retrieval
Nachverfolgung von Zitaten und Quellen
Prüfung, ob Antworten durch die zitierten Quellen gedeckt sind
Inkrementelle Indizierung
Multimodale Dokumente: Tabellen, Bilder, Scans
Retrieval- und Faithfulness-Evals bei jeder Änderung

05 / Infrastruktur

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Vektordatenbanken & Embedding-Pipelines
Dokumenten-Ingestion, Zerlegung & Sync-Jobs
Evals für Retrieval und Antwortqualität (LLM-as-a-judge)
AWS + GPU für selbst gehostete Embeddings

Gute Fragen

Was Kunden uns fragen

Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.

Das hängt von Ihren Daten ab, deshalb versprechen wir vorab keine Zahl. Vor dem Start bauen wir ein Evaluationsset aus echten Fragen Ihres Fachgebiets und messen darauf die Richtigkeit der Antworten und die Genauigkeit der Quellenangaben. Sie sehen die Ergebnisse, und wir lassen dasselbe Set nach jeder Änderung erneut laufen – Qualität wird gemessen, nicht geschätzt.

Verwandte Arbeiten

Wo wir das schon gemacht haben

Projekte und eigene Produkte, in denen dieser Service steckt.

KI-Agenten · Kundenservice

KI-Support-Agent + Dashboard für einen Autohersteller

Jede Kundenanfrage wird von der KI gelesen und klassifiziert, der Fahrzeugdatensatz automatisch geladen und eine Antwort entworfen und nichts erreicht den Kunden, bevor ein Agent sie freigibt.

Unser Produkt

Olymp Hill

Das Verzeichnis mit über 5.800 KI-Agenten und -Tools, gerankt nach echten Nutzerbewertungen, mit Kategorien, Foren, Leaderboard, täglichen Tool-Battles und Blog.

KI-Plattform · TelekommunikationKI-Plattform für einen EU-Mobilfunkbetreiber

KI-Plattform · Telekommunikation

KI-Plattform für einen EU-Mobilfunkbetreiber

Eine KI-Plattform für einen Mobilfunkbetreiber in der EU. Die Details stehen unter NDA – wir erzählen gern im Gespräch mehr.

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

Holen Sie Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, in Sekunden.

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

Holen Sie Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, in Sekunden.

Wo die Sucherei aufhört.

Antworten statt einer Dateiliste

Finden Sie es nach dem, was Sie meinen

Klare Antworten aus langen Dokumenten

KI, die Ihr Unternehmen kennt

Die Technologie, mit der wir bauen.

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Intelligentes Chunking

Agentisches RAG

Rechtebewusstes Retrieval

Hybride Suche & Re-Ranking

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Was Kunden uns fragen

Wie genau ist eine RAG-Pipeline von WNC?

Was kostet eine RAG-Pipeline?

Wie große Wissensbasen kann eine RAG-Pipeline von WNC verarbeiten?

Welche Vektordatenbanken unterstützt WNC?

Was ist agentisches RAG, und brauchen wir es?

Können Antworten berücksichtigen, wer welche Dokumente sehen darf?

Wie lange dauert ein RAG-Pipeline-Projekt?

Wo wir das schon gemacht haben

KI-Support-Agent + Dashboard für einen Autohersteller

Olymp Hill

KI-Plattform für einen EU-Mobilfunkbetreiber

Bereit, Ihre Wissensdatenbank zu bauen?

Holen Sie Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, in Sekunden.

Wo die Sucherei aufhört.

Antworten statt einer Dateiliste

Finden Sie es nach dem, was Sie meinen

Klare Antworten aus langen Dokumenten

KI, die Ihr Unternehmen kennt

Die Technologie, mit der wir bauen.

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Intelligentes Chunking

Agentisches RAG

Rechtebewusstes Retrieval

Hybride Suche & Re-Ranking

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Was Kunden uns fragen

Wie genau ist eine RAG-Pipeline von WNC?

Was kostet eine RAG-Pipeline?

Wie große Wissensbasen kann eine RAG-Pipeline von WNC verarbeiten?

Welche Vektordatenbanken unterstützt WNC?

Was ist agentisches RAG, und brauchen wir es?

Können Antworten berücksichtigen, wer welche Dokumente sehen darf?

Wie lange dauert ein RAG-Pipeline-Projekt?

Wo wir das schon gemacht haben

KI-Support-Agent + Dashboard für einen Autohersteller

Olymp Hill

KI-Plattform für einen EU-Mobilfunkbetreiber

Bereit, Ihre Wissensdatenbank zu bauen?