Pexon Consulting | 7 Min. Lesezeit | 20.06.2026
TL;DR
Der RAG Festpreis Sprint liefert einen produktiven Enterprise-Knowledge-Bot zum fixen Preis von 49.000 Euro — definierter Scope, definierter Zeitrahmen, kein offenes Beratungsbudget. Eine Wissensquelle, DSGVO-konform auf Azure, mit Quellenangabe in jeder Antwort. Pexon Consulting (80 Mitarbeiter, Microsoft Partner) trägt das Aufwandsrisiko.
Warum ein produktisierter Festpreis statt Stundensatz
Die kurze Antwort: weil RAG kein Forschungsthema mehr ist. Der Aufbau eines Knowledge-Bots — Dokumente anbinden, chunken, einbetten, Retrieval, Antwort mit Quellen — ist heute ein bekannter Pfad. Wenn der Scope steht (eine Wissensquelle, eine Nutzergruppe, ein Kanal), lässt sich das produktisieren und zum Festpreis liefern. Im DACH-Markt sind Festpreis-PoCs zwischen 25.000 und 80.000 Euro inzwischen Standard; unsere 49.000 Euro sitzen bewusst in der Mitte — genug für Produktivreife, ohne Enterprise-Overhead.
Unsere klare Position: Ein Dienstleister, der RAG nur auf Time-and-Material anbietet, schiebt das Risiko auf Sie. Beim Festpreis tragen wir es.
Was im Sprint drinsteckt
# Antwort nur aus belegten Quellen, sonst Eskalation (vereinfacht)
def beantworte(frage: str) -> dict:
treffer = vektor_index.suche(frage, top_k=6)
if not treffer or treffer[0].score < 0.35:
return {"antwort": "Dazu finde ich keine belegte Quelle.", "quellen": []}
antwort = llm.invoke(modell="claude-sonnet-4-6", prompt=rag_prompt(frage, treffer))
return {"antwort": antwort.text, "quellen": [t.quelle for t in treffer]}Den Reifegrad-Unterschied zwischen Prototyp und Produktion haben wir im Leitfaden zum RAG-System-Aufbau beschrieben; warum naives Chunking bei technischen PDFs scheitert, steht im Beitrag zu den Grenzen von Standard-RAG. Die Bausteine bündeln wir im Angebot RAG-System für Enterprise.
Was 49.000 Euro nicht beinhaltet
Ehrlich: Der Sprint ist ein produktiver Einstieg, kein konzernweiter Rollout. Zehn Wissensquellen, ausgefeiltes Rechte-Mapping über mehrere Mandanten und agentische Workflows kommen danach dazu — kalkulierbar, aber nicht im 49K-Paket. Wir raten davon ab, den Sprint mit Anforderungen zu überladen; der Wert liegt darin, in wenigen Wochen einen echten Bot in Produktion zu haben, nicht im perfekten Endausbau.
Häufig gestellte Fragen
Was kostet der RAG Festpreis Sprint genau?
49.000 Euro fix für den definierten Scope: eine Wissensquelle, produktiver Knowledge-Bot mit Quellenangabe, DSGVO-Setup auf Azure. Weitere Quellen oder Multi-Tenant-Setups kommen nach dem Sprint separat und kalkulierbar dazu.
Wie lange dauert der Sprint?
Wenige Wochen bis zum produktiven Bot — deutlich kürzer als die 8 bis 16 Wochen, die ein offener Open-Source-RAG-Aufbau mit Werkzeugen wie LlamaIndex ohne Produktisierung typisch braucht.
RAG Festpreis Sprint vs. fertige SaaS-Lösung — was ist besser?
Eine SaaS-Lösung ist schneller live, aber Ihre Daten liegen beim Anbieter und der Scope ist fix. Der Sprint gibt Ihnen einen Bot in Ihrer Azure-Umgebung mit voller Datenkontrolle und Erweiterbarkeit. Bei IP-sensiblem oder reguliertem Wissen ist das der sicherere Weg.
Ist der Bot DSGVO-konform?
Ja. Er läuft in Ihrer Azure-Umgebung in einer EU-Region, ohne Abfluss an öffentliche LLM-Endpunkte. Jede Antwort trägt ihre Quellen, was die Nachvollziehbarkeit sicherstellt.
Was passiert, wenn der Bot keine Antwort findet?
Er sagt das — statt zu halluzinieren. Liegt kein belegter Treffer über der Schwelle, eskaliert er oder verweist an den Menschen. Das ist der Kern eines produktiven Enterprise-RAG.
Nächster Schritt
Wenn Sie eine Wissensquelle haben, die Ihre Leute ständig durchsuchen, ist sie der ideale Sprint-Kandidat. Wir klären in einem Call, ob 49K für Ihren Fall reichen.
Verwandte Themen
