Dieser Artikel stellt eine vollständige, produktionsreife Architektur für den Aufbau eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems vor, das speziell für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) entwickelt wurde. Es geht über theoretische Konzepte hinaus und bietet eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung, die die gesamte Pipeline abdeckt: Datenerfassung, Chunking, Einbettung, Vektorspeicherung, Abruf und Generierung. Die Architektur betont Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und einfache Wartung, was sie für Teams mit begrenzten Ressourcen zugänglich macht. Wichtige Entscheidungen wie die Auswahl zwischen verschiedenen Vektordatenbanken, die Optimierung von Abrufstrategien und die Integration mit LLMs werden anhand konkreter Beispiele diskutiert. Für jedes KMU, das die Leistungsfähigkeit von RAG ohne den Overhead eines großen Technologie-Stacks nutzen möchte, bietet dieser Leitfaden eine klare und umsetzbare Blaupause.
Dieser Artikel bietet eine umfassende Architektur für den Aufbau eines unternehmensweiten Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, das speziell auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zugeschnitten ist. Es deckt die gesamte Pipeline von der Datenerfassung bis zum Abruf und zur Generierung ab und betont praktische, skalierbare Lösungen. Dies ist eine wertvolle Ressource für Teams, die RAG ohne die Ressourcen großer Technologieunternehmen implementieren möchten.