RAG-Pipelines einfach aufbauen: Ein praktischer Leitfaden

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist zur bevorzugten Architektur für die Entwicklung von KI-Anwendungen geworden, die mit Ihren Dokumenten arbeiten. Aber das Einrichten einer RAG-Pipeline umfasst typischerweise:

• Vektordatenbanken
• Embedding-Modelle
• Chunking-Strategien
• Retrieval-Algorithmen
• Komplexe Orchestrierung

Was wäre, wenn es nicht so kompliziert sein müsste?

Was ist RAG, wirklich?

Im Kern löst RAG ein einfaches Problem: KI-Modelle haben Wissensgrenzen und kennen Ihre privaten Dokumente nicht.

Die Lösung ist elegant:

1. Speichern Sie Ihre Dokumente in einem durchsuchbaren Format
2. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, finden Sie relevante Dokumentenabschnitte
3. Übergeben Sie diese Abschnitte an die KI zusammen mit der Frage
4. Die KI generiert eine Antwort, die auf Ihren tatsächlichen Dokumenten basiert

Einfach im Konzept. Die Implementierung? Da verbringen Teams typischerweise Wochen oder Monate.

Der traditionelle RAG-Aufbau

So sieht eine typische RAG-Implementierung aus:

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐
│   Dokumente     │────▶│  Textextraktion  │
└─────────────────┘     └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                        ┌──────────────────┐
                        │    Chunking      │
                        └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                        ┌──────────────────┐
                        │   Embeddings     │
                        └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                        ┌──────────────────┐
                        │  Vector Store    │
                        └────────┬─────────┘
                                 │
      Benutzeranfrage ──────────▶│
                                 │
                                 ▼
                        ┌──────────────────┐
                        │ Semantische Suche│
                        └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                        ┌──────────────────┐
                        │   LLM + Kontext  │
                        └────────┬─────────┘
                                 │
                                 ▼
                             Antwort

Jeder Schritt erfordert Entscheidungen, Infrastruktur und Wartung.

Die schwierigen Teile

1. Textextraktion

Allein PDF-Parsing kann Wochen dauern, bis es richtig funktioniert. Verschiedene PDF-Generatoren produzieren unterschiedliche Strukturen. Gescannte Dokumente brauchen OCR. Tabellen sind notorisch schwierig.

2. Chunking-Strategie

Wie teilen Sie Dokumente auf?

• Feste Token-Anzahlen? (Verliert Kontext an Grenzen)
• Nach Absätzen? (Variierende Chunk-Größen)
• Nach semantischen Abschnitten? (Komplex zu implementieren)
• Überlappende Chunks? (Erhöht Speicher- und Abfragekosten)

Es gibt keine universelle Antwort. Es hängt von Ihren Dokumenten und Ihrem Anwendungsfall ab.

3. Vektordatenbank-Operationen

Sie müssen:

• Eine Vektordatenbank wählen (Pinecone? Weaviate? pgvector? OpenSearch?)
• Sie bereitstellen und warten
• Skalierung handhaben
• Indizes verwalten
• Mit Updates und Löschungen umgehen

4. Retrieval-Qualität

Semantische Suche ist nicht perfekt. Sie brauchen:

• Hybride Suche (semantisch + Schlüsselwort)
• Reranking
• Metadaten-Filterung
• Query-Erweiterung

Ein einfacherer Ansatz

Was wäre, wenn die Infrastruktur sich selbst verwalten würde?

Genau das bieten AWS Bedrock Knowledge Bases, und was wir in Rockstead integriert haben. So funktioniert es:

Automatische Pipeline

1. Dokument hochladen → Text wird automatisch extrahiert
2. Knowledge Base-Erstellung → Chunking, Embedding und Indexierung geschehen automatisch
3. Abfrage → Semantische Suche liefert relevante Chunks
4. Antwort → KI generiert fundierte Antworten

Keine Vektordatenbank zu verwalten. Kein Chunking-Algorithmus zu tunen. Keine Embedding-Pipeline zu bauen.

Wie wir es in Rockstead nutzen

Wenn Sie einen Workspace im Knowledge Base-Modus erstellen:

1. Wir provisionieren automatisch eine AWS Bedrock Knowledge Base
2. Dokumente, die Sie hochladen, werden verarbeitet und indexiert
3. Wenn Sie chatten, werden relevante Chunks automatisch abgerufen
4. Sie können zwischen Modellen wechseln, während Sie dieselbe Knowledge Base nutzen

Der gesamte Prozess dauert Minuten, nicht Monate.

Wann selbst bauen vs. verwaltet nutzen

Verwenden Sie verwaltetes RAG (wie Bedrock Knowledge Bases) wenn:

• Sie schnell vorankommen wollen
• Ihre Dokumente Standardformate sind (PDF, Word, Text)
• Sie keine extreme Anpassung benötigen
• Infrastrukturmanagement nicht Ihre Kernkompetenz ist

Bauen Sie eigenes RAG wenn:

• Sie einzigartige Dokumentformate haben
• Sie spezifische Chunking-Strategien für Ihre Domäne benötigen
• Sie hybride Suche mit benutzerdefinierten Gewichtungen brauchen
• Sie Millionen von Dokumenten mit spezifischen Optimierungsanforderungen verarbeiten

Best Practices für beide Ansätze

1. Retrieval-Qualität zuerst evaluieren

Bevor Sie sich über das LLM Sorgen machen, stellen Sie sicher, dass Ihr Retrieval funktioniert. Stellen Sie Testfragen und untersuchen Sie, welche Chunks abgerufen werden.

2. Mit und ohne RAG vergleichen

Nicht jede Frage braucht RAG. Manchmal reicht das Basiswissen des Modells aus. Testen Sie beide Ansätze.

3. Chunk-Relevanz überwachen

Der häufigste RAG-Fehler: Abgerufene Chunks sind nicht wirklich relevant. Bauen Sie dafür Monitoring auf.

4. Mehrere Modelle testen

Verschiedene LLMs gehen unterschiedlich mit abgerufenem Kontext um. Claude ist exzellent beim Synthetisieren langer Kontexte. Kleinere Modelle könnten mit zu vielen Chunks kämpfen.

RAG-Tests mit Rockstead

Deshalb haben wir Rockstead mit zwei Modi gebaut:

Einfacher Modus

Dokumente werden direkt in den Prompt einbezogen. Ideal für:

• Kleine Dokumente
• Schnelles Testen
• Wenn Sie das vollständige Dokument brauchen, nicht Chunks

Knowledge Base-Modus

Automatische RAG-Pipeline. Ideal für:

• Große Dokumentensammlungen
• Wenn nur relevante Abschnitte wichtig sind
• Produktionsähnliche Tests

Sie können zwischen Modi wechseln und vergleichen, wie verschiedene Ansätze für Ihre spezifischen Fragen und Dokumente funktionieren.

Erste Schritte

Bereit, dokumentengestützte KI-Anwendungen ohne Infrastruktur-Kopfschmerzen zu erstellen?

1. Tragen Sie sich in die Rockstead-Warteliste ein für frühen Zugang
2. Laden Sie Ihre Dokumente hoch wenn Sie Zugang erhalten
3. Vergleichen Sie Modelle mit Ihren tatsächlichen Inhalten
4. Iterieren Sie schnell ohne Infrastruktur-Blocker

RAG zu bauen muss nicht kompliziert sein. Lassen Sie die Infrastruktur sich selbst verwalten, damit Sie sich auf den Bau großartiger KI-Anwendungen konzentrieren können.