RAG-Architektur on-premise aufbauen: Komponenten, Stack und Vorgehen
Wer RAG ohne Datenabfluss betreiben will, braucht die richtigen Bausteine und eine Architektur, die zusammenpasst. Dieser Leitfaden zeigt die Komponenten, die Stolpersteine und den Weg in die Produktion.
Warum on-premise
Datenhoheit ist kein Nice-to-have
Cloud-RAG ist schnell aufgesetzt, aber für sensible Unternehmensdaten oft keine Option. On-Premise hält die Daten im Haus, verlangt aber bewusste Architekturentscheidungen.
Datenhoheit
Vertrauliche Dokumente verlassen Ihre Infrastruktur nicht. Kein Abfluss an externe Modelle oder Anbieter.
DSGVO und Compliance
Branchen mit strengen Anforderungen brauchen nachweisbare Kontrolle über Speicherung und Verarbeitung.
Kein Vendor-Lock-in
Eine offene Architektur lässt sich weiterentwickeln, statt an einen Anbieter gebunden zu sein.
Kostenkontrolle
Eigene Infrastruktur kann bei hohem Volumen günstiger und planbarer sein als nutzungsbasierte Cloud-APIs.
Die Bausteine
Die Komponenten einer On-Premise-RAG-Architektur
Eine produktionsreife RAG-Pipeline besteht aus mehreren Bausteinen, die aufeinander abgestimmt sein müssen.
Ingestion und Chunking
Dokumente werden eingelesen, normalisiert und in sinnvolle Abschnitte zerlegt.
Embedding-Modell
Ein lokal betriebenes Modell wandelt Text in Vektoren um, ohne externe API.
Vektordatenbank
pgvector, Qdrant oder Vespa speichern die Embeddings und ermöglichen schnelle semantische Suche.
Retrieval und Reranking
Hybride Suche und Reranking sorgen dafür, dass die relevantesten Stellen gefunden werden.
Lokales LLM
Ein selbst gehostetes Sprachmodell generiert die Antwort auf Basis der gefundenen Inhalte.
Orchestrierung
Eine Schicht verbindet die Bausteine, steuert Prompts und sichert Quellenbelege und Kontextgrenzen.
Hardware und Modelle
Was der Betrieb voraussetzt
On-Premise heißt, Sie betreiben die Modelle selbst. Wie viel Hardware nötig ist, hängt von Volumen, Latenzanforderung und Modellgröße ab. Wir helfen, die Wahl realistisch zu treffen.
- GPU-Bedarf abhängig von Modellgröße und Durchsatz
- Open-Source-LLMs als Alternative zu proprietären APIs
- Container-Orchestrierung für stabilen Betrieb
- Skalierung nach tatsächlicher Last
Selbst bauen oder mit QUIKK
Zwei Wege zur On-Premise-Architektur
Selbst bauen
Mit dem nötigen Know-how und Zeit lässt sich die Architektur intern aufbauen. Dieser Leitfaden gibt die Struktur vor.
Mit QUIKK
Wir bringen die Erfahrung aus eigener RAG-Entwicklung ein und verkürzen den Weg von der Architektur zum produktiven System.
RAG-Workshop
Im Workshop baut Ihr Team die Pipeline selbst und lernt, jede Entscheidung zu begründen und zu messen.
Review und Audit
Sie haben bereits ein System? Wir bewerten Architektur und Retrieval-Qualität und zeigen Verbesserungen.
Stolpersteine
Woran On-Premise-RAG oft scheitert
Die Bausteine einzeln aufzusetzen ist machbar. Der Aufwand steckt im Zusammenspiel und in der Qualitätssicherung.
- Chunking, das Zusammenhänge zerreißt
- Retrieval-Qualität, die nicht gemessen wird
- Halluzinationen ohne Quellenbindung
- Fehlende Evaluierung beim Weiterentwickeln
Vorgehen
Von der Architektur zum Betrieb
Architektur-Workshop
Wir treffen die zentralen Entscheidungen: Chunking, Retrieval, Reranking, Modelle und Betriebsmodell, dokumentiert und umsetzbar.
Proof of Concept
Die Architektur läuft an Ihren echten Daten und wird quantitativ evaluiert.
Produktion und Betrieb
Anbindung, Monitoring und Skalierung, on-premise oder in Ihrer eigenen Cloud.
FAQ
Häufige Fragen zu On-Premise-RAG
Welches Hosting brauche ich für On-Premise-RAG?
Eigene Server oder Ihre private Cloud mit ausreichend GPU-Kapazität. Der genaue Bedarf hängt von Modellgröße, Volumen und Latenzanforderung ab.
Welche Modelle kommen in Frage?
Open-Source-LLMs und Embedding-Modelle, die sich lokal betreiben lassen. Wir wählen nach Qualität, Latenz und Kosten aus.
Wie steht es um den Datenschutz?
Bei On-Premise verlassen Ihre Daten die Infrastruktur nicht. Es gibt keinen Abfluss an externe Anbieter, was DSGVO und strenge Branchenanforderungen erleichtert.
Lohnt sich On-Premise gegenüber der Cloud?
Bei sensiblen Daten oder hohem Volumen oft ja, sowohl aus Compliance- als auch aus Kostensicht. Wir bewerten beides neutral.
Können wir klein anfangen?
Ja. Wir starten mit einem klar abgegrenzten PoC und skalieren erst, wenn die Architektur trägt.
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