RAG Chunking Strategien im Enterprise-Einsatz
Warum die richtige Chunking-Strategie über Erfolg oder Misserfolg Ihres RAG-Systems entscheidet.
Wir bauen produktionsreife Agenten-Systeme auf Basis eigener RAG-Architektur. DSGVO-konform, On-Premise-fähig und integriert in Ihre bestehenden Systeme. Für Mittelständler, die KI ernst nehmen.
Dokumente in dutzenden Systemen: SharePoint, E-Mail, Fileserver, CRM, Wikis. Mitarbeitende verbringen Stunden am Tag mit Suchen und Nachfragen.
ChatGPT kennt Ihr Unternehmen nicht und darf oft nicht sehen, was intern liegt. Dazu scheitern Low-Code-Tools bei Enterprise-Anforderungen.
Die meisten RAG-Prototypen scheitern beim Sprung in Produktion:
an Chunking-Strategie, Retrieval-Qualität, Betriebsmodell. Genau hier setzen wir an.
Ein Tag. Eine dokumentierte Architekturentscheidung.
Sechs Module von Chunking bis Betriebsmodell. Ergebnis: konkrete Entscheidungen zu Retrieval, Reranking & Modellauswahl.
Maßgeschneiderte Agenten-Systeme mit RAG-Fundament.
Unsere modulare Plattform mit konfigurierbaren Chunking-Strategien, Connector-System (SharePoint, M365, S3, CRM/ERP) und RBAC. Modell- und infrastruktur-agnostisch.
Konkrete Use Cases mit messbarem ROI.
Posteingangsverarbeitung, Vertragsanalyse, Ticket-Vorklassifizierung und vieles mehr. Entfalten ihre maximale Wirkung, wenn Prozesse klar sind & KI effektiv unterstützen kann.
Wir setzen auf bewährte Open-Source-Technologien und offene Standards.
Next.js
Frontend Apps
React Native
Mobile Apps
Node.js
Backend Services
PostgreSQL + pgvector
Vector Database
Qdrant
Semantic Search
Kubernetes
Container Orchestration
Keycloak
Identity & Access Management
MS Graph API
Microsoft 365 Integration
1// RAG Pipeline Configuration2export const ragConfig = {3 "ai": {4 "apiKey": "*****",5 "llmModel": "mistral-medium-2508",6 "provider": "mistral",7 "textEmbeddingModel": "mistral-embed"8 },9 "rag": {10 "chunking": {11 "page": {12 "boundaryMode": "PDF_META"13 },14 "semantic": {15 "threshold": 0.72,16 "windowTokens": 10017 },18 "strategy": "FIXED_TOKEN",19 "proposition": {20 "enabled": false,21 "llmModel": "mistral-medium-2508",22 "maxTokens": 4000,23 "maxCostUsd": 0.25,24 "costPer1kTokensUsd": 0.00225 },26 "docStructure": {27 "headingLevels": [1, 2, 3],28 "maxSectionTokens": 200029 },30 "overlapTokens": 50,31 "maxChunkTokens": 800,32 "minChunkTokens": 200,33 "targetChunkTokens": 512,34 "overridesByDocType": {35 "pdf": {36 "strategy": "PAGE"37 },38 "markdown": {39 "strategy": "DOC_STRUCTURE"40 }41 }42 },43 "provider": "pg-vector",44 "retrieval": {45 "strategyFilter": "CONFIGURED",46 "maxContextTokens": 2200,47 "adaptiveContextBudget": {48 "enabled": true,49 "maxChunksCap": 20,50 "targetContextTokens": 200051 }52 }53 },54 "objectStorage": {55 "ssl": "false",56 "url": "*****",57 "port": "9000",58 "provider": "s3",59 "accessKey": "*****",60 "secretKey": "*****",61 "bucketName": "quikk-knowledge-engine"62 }63};Beispiel einer RAG-Pipeline-Konfiguration
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