RAG-Plattform: Vector-Datenbank als wiederverwendbares Fundament für alle KI-Projekte
Zentrale Vector-Datenbank für Chatbots, Agenten und Wissenssuche. Dokumente einmal einpflegen, von allen KI-Projekten wiederverwendbar. Einheitliches Chunking, Metadaten-Schema und Multi-Tenant-Konfiguration.
Wissens-Infrastruktur für alle KI-Projekte
Wer mehrere Chatbot- oder Wissensprojekte baut, dupliziert ohne zentrale RAG-Plattform ständig Arbeit: jedes Projekt verwaltet eigene Embeddings, eigene Chunk-Logik, eigene Suchindizes. Eine zentrale Vector-Datenbank-Plattform ändert das: Dokumente einmal einpflegen, von allen KI-Projekten wiederverwendbar abrufen. Pexon Consulting deployt die RAG-Plattform für Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern in DACH. Zielgruppe sind CTO, IT-Architekt und CDO, die für jeden neuen Chatbot nicht von vorne anfangen wollen. Setup dauert 6 bis 8 Wochen. Ergebnis: ein Index als Fundament für alle RAG-Anwendungen.
Drei Vorteile der RAG-Plattform
Die Vector-Datenbank beendet Duplikation und schafft wiederverwendbare Wissensbasis.
Ein Index für alle RAG-Anwendungen
Chatbots, Agenten und Suche greifen auf dieselbe Wissensbasis. Keine doppelten Embeddings und Chunk-Pipelines pro Projekt.
Standardisierte Embedding-Pipeline
PDF, Word, SharePoint, Confluence, Web – alle Quellen verarbeitet. Dokumenttyp-spezifisches Chunking für Manuals, FAQs und Verträge.
Multi-Tenant mit Zugriffskontrolle
Abteilungen sehen nur eigene Dokumente. Quelle, Datum und Berechtigungen als Metadaten – filterbare Suche statt Rauschen.
Ab wann macht Pexon RAG-Vector-Plattform Sinn?
Die RAG-Plattform lohnt sich für Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern in DACH, die mehrere Chatbot- oder Wissensprojekte betreiben oder planen. Besonders geeignet sind Organisationen, bei denen jedes Projekt von vorne beginnt: Dokumente hochladen, Vektoren erzeugen, Suche bauen – obwohl das vorherige Projekt dasselbe getan hat.
Sie bauen oder planen mehrere Chatbots oder Wissenssysteme – jedes Projekt startet bei Null
Embeddings, Chunk-Logik und Indizes werden pro Projekt dupliziert – inkonsistent und wartungsintensiv
CTO oder IT-Architekt will zentrale Wissensbasis statt Fragmentierung
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Drei Einsatzszenarien für die RAG-Plattform
Typische Anwendungsfälle nach Aufbau der Vector-Infrastruktur.
Zentrale Vector-Datenbank
Ein Index als Fundament für alle RAG-Anwendungen. Embedding-Pipeline für alle relevanten Dokumentquellen mit einheitlichem Metadaten-Schema.
Azure AI Search, Weaviate oder Qdrant in Kundeninfrastruktur
Chunking-Optimierung je Dokumenttyp: technische Manuals, FAQs, Verträge
Aktualisierungslogik bei Änderungen in Quellsystemen
Multi-Tenant-Konfiguration
Verschiedene Anwendungen und Abteilungen isoliert auf derselben Plattform. Zugriffsrechte über Metadaten gesteuert.
Abteilungsisolierung: jede Abteilung sieht nur eigene Dokumente
Filterbare Suche nach Quelle, Datum, Abteilung
Bis zu 5 Anwendungsfälle plattformweit verwaltet
Retrieval-Qualität messen
Monitoring zeigt, welche Chunks nie abgerufen werden und welche immer falsch treffen. Index-Aktualität und Pipeline-Performance im Dashboard.
Retrieval-Qualität je Anwendung messbar
Chunk-Nutzung und Fehlabrufe identifizieren
Index-Aktualität und Pipeline-Status überwachen
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Pexon Consulting deployt die RAG-Plattform auf Azure oder On-Premise mit Fokus auf Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit.
Zentrale Vector-DB
Ein Index als Fundament für alle RAG-Anwendungen. Keine Duplikation pro Projekt, einheitliche Wartung.
Dokumenttyp-spezifisches Chunking
Technische Manuals, FAQs und Verträge erhalten passende Chunking-Strategien. Weniger Rauschen, bessere Treffer.
Metadaten-Schema mit Zugriffsrechten
Quelle, Datum, Abteilung als Metadaten. Filterbare Suche und Zugriffskontrolle ohne manuellen Aufwand.
Multi-Tenant für bis zu 5 Anwendungsfälle
Abteilungen isoliert auf derselben Plattform. Neue Projekte profitieren ab Tag 1 von bestehender Wissensbasis.
Monitoring und Pipeline-Pflege
Retrieval-Qualität und Index-Aktualität im Dashboard. IT-Team kann neue Quellen selbst anbinden nach Schulung.
Schulung für Pipeline-Pflege
IT-Team lernt neue Quellen anbinden und Chunking anpassen. Keine Abhängigkeit von externen Partnern.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Architektur und Embedding-Pipeline-Design
Phase 1
Auswahl Vector-Datenbank, Definition Chunking-Strategie, Metadaten-Schema und Aktualisierungslogik für alle Dokumentquellen.
- Architektur-Design: Azure AI Search, Weaviate oder Qdrant
- Chunking-Strategie je Dokumenttyp und Metadaten-Schema
- Anbindung PDF, Word, SharePoint, Confluence, Web
Implementierung und Multi-Tenant
Phase 2
Deployment Vector-Datenbank, Aufbau Embedding-Pipeline, Konfiguration Multi-Tenant für Anwendungsfälle und Abteilungen.
- Produktive Vector-Datenbank in Kundeninfrastruktur
- Embedding-Pipeline für alle relevanten Quellen
- Multi-Tenant-Konfiguration für bis zu 5 Anwendungen
Monitoring und Übergabe
Phase 3
Monitoring-Dashboard für Retrieval-Qualität und Index-Aktualität. Schulung IT-Team für Pipeline-Pflege und neue Quellen.
- Monitoring-Dashboard: Retrieval-Qualität und Index-Aktualität
- Dokumentation Chunking-Konfiguration und Metadaten-Schema
- Schulung IT-Team: Pipeline-Pflege und neue Quellen anbinden (1 Tag)
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Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Die RAG-Plattform verändert, wie Unternehmen Wissensbasis für KI-Projekte bereitstellen.
Vorher
Jedes Projekt verwaltet eigene Embeddings und Chunk-Logik
Dokumente werden mehrfach hochgeladen und verarbeitet
Kein einheitliches Metadaten-Schema, Suchqualität schwankt
Neue Projekte starten mit monatelangem Setup
Nachher
Ein zentraler Index, alle Projekte greifen darauf zu
Dokumente einmal einpflegen, wiederverwendbar für alle Anwendungen
Einheitliches Chunking und Metadaten, Retrieval-Qualität messbar
Neue RAG-Projekte in Tagen statt Monaten live
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für CTO und IT-Architektur
Keine Duplikation mehr: Neue RAG-Projekte starten mit bestehender Wissensbasis. Setup-Wochen statt -Monate pro Projekt.
Wartung zentral: Eine Pipeline, eine Chunking-Konfiguration. Änderungen wirken für alle Anwendungen.
Retrieval-Qualität steuerbar: Monitoring zeigt, welche Chunks genutzt werden. Optimierung datenbasiert statt nach Gefühl.
Für Abteilungen
Eigene Dokumente, gemeinsame Plattform: Multi-Tenant: jede Abteilung sieht nur ihre Daten. Kein Aufbau eigener Infrastruktur.
Neue Quellen selbst anbinden: Nach Schulung kann IT-Team neue Dokumentquellen in Pipeline integrieren.
Konsistente Retrieval-Qualität: Einheitliches Chunking und Metadaten über alle Projekte. Bessere Suchergebnisse durch standardisierte Pipeline.
RAG-Vector-Plattform Setup
Produktive Vector-Datenbank mit Embedding-Pipeline, Multi-Tenant-Konfiguration und Monitoring.
Ihre Investition
ab 38.000 EUR
Produktive Vector-Datenbank-Plattform in Kundeninfrastruktur
Embedding-Pipeline für alle relevanten Dokumentquellen
Metadaten-Schema und Chunking-Konfiguration dokumentiert
Multi-Tenant-Konfiguration für bis zu 5 Anwendungsfälle
Monitoring-Dashboard: Retrieval-Qualität und Index-Aktualität
Schulung IT-Team: Pipeline-Pflege und neue Quellen anbinden (1 Tag)
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Phillip Pham
Geschäftsführer
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche Vector-Datenbank wird eingesetzt?
Typisch Azure AI Search, Weaviate oder Qdrant – je nach Infrastruktur und Anforderungen. Im Architektur-Workshop empfehlen wir die passende Option für Ihre Umgebung.
Welche Dokumentquellen können angebunden werden?
PDF, Word, SharePoint, Confluence und Web. Die Pipeline ist erweiterbar. Nach Schulung kann Ihr IT-Team weitere Quellen selbst integrieren.
Gibt es laufende monatliche Kosten?
Dieses Angebot umfasst ausschließlich das Setup. Laufende Infrastruktur- und API-Kosten entstehen je nach Nutzung. Pexon berät zur Kostenschätzung.
Welche Dokumentformate werden unterstützt?
PDF, Word, SharePoint, Confluence, Web. Die Pipeline ist erweiterbar. Weitere Formate können bei Bedarf integriert werden.
Können wir die Chunking-Strategie selbst anpassen?
Ja. Nach Schulung kann Ihr IT-Team Chunking und Metadaten-Schema anpassen. Wir dokumentieren die Konfiguration und übergeben die Steuerung.
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