Enterprise RAG
Sichere Ingestion-Pipelines, Vector-Storage, hybrider Retrieval, Evals. Der Weg vom öffentlichen LLM-Hype zu privatem RAG, das eine Prüfung übersteht.
GraphRAG vs. Vector RAG: Wenn Beziehungen mehr zählen als Ähnlichkeit
Vektorsuche findet ähnlichen Text. Graph RAG findet vernetztes Wissen. Für Multi-Dokument-Reasoning, regulatorische Compliance-Ketten und entitätsverknüpfte Anfragen gewinnen Graphen. Hier ist, wann welches verwendet werden sollte.
Die Ingestion Pipeline, über die niemand spricht
Alle debattieren, welchen LLM sie verwenden sollen. Die eigentliche Arbeit in Enterprise-RAG ist die Dokument-Ingestion-Pipeline: Parsing, Chunking, Metadaten, Berechtigungen. Hier falsch liegen, und kein Modell rettet Sie.
RAG halluziniert weniger, wenn Sie aufhören, es wie eine Suchmaschine zu behandeln
Die meisten Enterprise-RAG-Deployments scheitern, weil sie als Suchmaschinen gebaut werden. Die Architektur, die Halluzinationen reduziert, behandelt Retrieval als Beweissammlung, nicht als Keyword-Matching.