          LlamaIndex · souveränes Daten-Framework für RAG        

LlamaIndex Implementierung, RAG über eigene Daten, self-hosted

Kurz gesagt

LlamaIndex ist ein quelloffenes Daten-Framework (MIT), das viele Datenquellen anbindet, indexiert und für RAG durchsuchbar macht, mit fertigen Konnektoren, Indexing-Strategien und Query-Engines. Self-hosted mit lokalen Modellen und eigener Vektor-Datenbank bleiben die Daten im Firmennetz. Pexon macht aus dem Framework eine belastbare, souveräne RAG-Pipeline. Laut IDC sind über 80 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert, verstreut über viele Quellen und Formate. Genau die bindet LlamaIndex an.

Open Source (MIT)

300+ Daten-Konnektoren

self-hosted, Daten im eigenen Netz

Microsoft Solutions Partner (Digital & App Innovation, Infrastructure Azure, Data & AI Azure), ISO/IEC 27001:2024, Google Cloud Partner, AWS Partner

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Warum Eigenbau-RAG mit Glue-Code teuer wird

RAG über eigenes Firmenwissen scheitert selten am Modell, sondern an der Datenanbindung: viele Quellen, Formate und eine Retrieval-Qualität, die man erst mühsam erreicht. Selbstgebauter Glue-Code ist fragil. Laut Bitkom 2026 überdenken 64 Prozent der Unternehmen zudem ihre Cloud-Strategie.

Datenquellen anzubinden ist Arbeit

Firmenwissen liegt in SharePoint, Confluence, Datenbanken, Mail und PDFs. Jede Quelle einzeln anzubinden und aktuell zu halten frisst Entwicklungszeit.

Retrieval-Qualität ist der Engpass

Ohne passende Indexing- und Retrieval-Strategie findet die Suche das Falsche, und ein RAG-System darauf halluziniert.

Cloud-Dienste kosten Souveränität

LlamaCloud und Cloud-LLMs schicken Ihre Daten an US-Anbieter. Der CLOUD Act greift auch bei EU-Region, self-hosted bleibt alles im Netz.

Ihre Vorteile in Zahlen

Warum ein souveränes Daten-Framework mit LlamaIndex zählt, in belegten Zahlen.

51.000 GitHub-Sterne für LlamaIndex

Ein reifes, breit genutztes Daten-Framework (GitHub), kein Nischenprojekt. Solide Basis für Produktion. (GitHub, 2026)

300+ Konnektoren über LlamaHub

Fertige Anbindungen an Datenquellen und Formate (LlamaHub), statt jede Quelle selbst zu integrieren. (LlamaIndex, 2026)

0 € Lizenzkosten für das MIT-Framework

Der Kern von LlamaIndex ist quelloffen. Die Managed-Dienste LlamaParse und LlamaCloud sind separat kostenpflichtig. (LlamaIndex, 2026)

85 % halten Deutschland für zu US-Cloud-abhängig

Souveränität ist Chefsache (Bitkom 2026). Self-hosted bleiben Daten und Index im eigenen Netz. (Bitkom, 2026)

Ab wann sich LlamaIndex Implementierung lohnt

Eine LlamaIndex Implementierung lohnt sich, sobald Wissen über viele Datenquellen verstreut ist, die Retrieval-Qualität einer RAG-Anwendung zählt oder Compliance verlangt, dass Daten und Index das eigene Netz nicht verlassen.

300+

fertige Daten-Konnektoren

Daten in fremder Cloud

100 %

Betrieb im eigenen Netz

Anwendungsbeispiele

Use Case 01

Viele Datenquellen anbinden

Über die LlamaHub-Konnektoren bindet LlamaIndex SharePoint, Confluence, Datenbanken, PDFs und mehr an und hält den Index aktuell.

Ein Index über verstreutes Wissen.

Use Case 02

Indexing-Strategie je Use-Case

Ob Vektor-, Summary- oder Knowledge-Graph-Index, LlamaIndex strukturiert die Daten passend zur Anfrageart.

Retrieval, das die richtige Antwort findet.

Use Case 03

Query-Engines und Reranking

Query-Engines, Retriever und Node-Postprocessing werden auf Ihre Daten getunt, für Präzision an der Spitze.

Höhere Antwortqualität durch Tuning.

Use Case 04

RAG mit lokalen Modellen

LlamaIndex arbeitet mit lokalen Modellen über Ollama oder vLLM und einer eigenen Vektor-Datenbank, komplett on-prem.

RAG ohne Datenabfluss.

Integration in Ihre Umgebung

LlamaIndex muss zu Ihren Datenquellen und Modellen passen. Zwei Ebenen entscheiden.

Daten und Index

Konnektoren · Über 300 LlamaHub-Konnektoren zu Quellen, Formaten und APIs.

Indexing · Vektor-, Summary- oder Knowledge-Graph-Index je nach Anfrageart.

Query-Engines · Retriever, Reranking und Node-Postprocessing, auf Ihre Daten getunt.

Modelle und Betrieb

Lokale Modelle · Modell-agnostisch, lokale LLMs und Embeddings via Ollama oder vLLM.

Vektor-Datenbank · Anbindung an pgvector, Qdrant oder OpenSearch als Store.

OSS statt SaaS · Der Kern ist MIT, LlamaParse und LlamaCloud sind optionale Managed-Dienste.

Wie LlamaIndex Implementierung funktioniert

1

Assessment

Datenquellen, Anfragetypen, Qualitäts- und Compliance-Anforderungen.

2

Konnektoren

Die passenden LlamaHub-Konnektoren anbinden und Delta-Sync einrichten.

3

Indexing und Store

Indexing-Strategie festlegen, Embedding-Modell und Vektor-Datenbank aufsetzen.

4

Query-Engine

Retriever, Reranking und Query-Engine auf die Daten tunen.

5

Modelle und Eval

Lokale Modelle anbinden, Retrieval- und Antwortqualität messen.

6

Betrieb

Re-Indexierung, Monitoring und Betrieb, auf Wunsch als Managed-Service.

Erfahren Sie mehr über die RAG-Pipeline in Azure

Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung

Inhouse allein

–Konnektoren, Indexing und Retrieval-Tuning korrekt zu verzahnen bindet ML-Engineering-Zeit.

–Selbstgebauter Glue-Code über viele Quellen wird schnell fragil.

–Ohne Eval und Betrieb bleibt die Retrieval-Qualität nicht stabil.

Cloud-RAG-SaaS

–Daten und Index laufen über einen US-Dienst, der CLOUD Act greift.

–Für Berufsgeheimnis und IP-Schutz oft nicht tragbar.

–Nutzungsbasierte Kosten und Vendor-Lock-in.

Mit Pexon

✓Konnektoren, Indexing, Query-Engine, Modelle und Betrieb aus einer Hand.

✓Souverän on-prem oder EU-Cloud, Daten und Index bleiben im Netz.

✓Ehrlich: LlamaIndex ist ein Framework, wir bauen die produktive Pipeline daraus.

In 4 Phasen zur produktiven Lösung

Woche 1-2

Assessment

Datenquellen, Anfragetypen, Qualitäts- und Compliance-Scope.

Woche 3-5

Aufbau

Konnektoren, Indexing, Vektor-DB und Query-Engine.

Woche 6

Qualität

Reranking, lokale Modelle und Qualitätsmessung am Kundenkorpus.

ab Woche 7

Betrieb

Re-Indexierung, Monitoring, Wissenstransfer, optional Managed-Service.

Pilot mit klarem Scope

Wir starten mit einem Piloten: LlamaIndex über ausgewählte Datenquellen, mit lokalem Modell und produktiver Retrieval-Qualität.

Ihre Investition

Individuell nach Scoping

Pilot mit ausgewählten Quellen

Enthält:

Enthalten · Assessment, Konnektoren, Indexing, Vektor-DB, Query-Engine-Tuning und eine produktive RAG-Abfrage.

Was Sie beisteuern · GPU-Kapazität oder EU-Cloud-Budget, Zugang zu den Datenquellen und je einen Ansprechpartner aus IT und Fachbereich.

Preistreiber · Anzahl und Komplexität der Datenquellen, Indexing-Tiefe, GPU-Infrastruktur. LlamaIndex selbst ist kostenlos, optionale Dienste wie LlamaParse separat. Eine belastbare Zahl nennen wir nach dem Scoping.

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100 % unverbindlich, ohne Verpflichtung

Häufige Fragen

Was ist LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein quelloffenes Daten-Framework für LLM-Anwendungen unter MIT-Lizenz, entwickelt von run-llama. Es bindet über LlamaHub viele Datenquellen an, indexiert sie und stellt Query-Engines für RAG bereit. Der Fokus liegt auf Datenanbindung, Indexing und Retrieval-Qualität.

LlamaIndex, Haystack oder LangChain?

LlamaIndex ist daten- und index-zentriert, mit vielen Konnektoren und Indexing-Strategien. Haystack von deepset ist auf produktive Pipelines ausgelegt, LangChain ist ein breites Orchestrierungs-Framework. Die Wahl hängt vom Engpass ab: Datenanbindung und Retrieval spricht für LlamaIndex.

Was kostet eine LlamaIndex-Implementierung?

Das Framework LlamaIndex ist quelloffen und kostenlos (MIT). Ehrlich: LlamaParse für Dokument-Parsing und LlamaCloud sind separate, kostenpflichtige Managed-Dienste, LlamaParse ab einem Free-Tier, danach nutzungsbasiert in US-Dollar. Der Preistreiber ist die Implementierung und der Betrieb. Eine belastbare Zahl nennen wir nach dem Scoping.

Brauche ich LlamaParse?

Nicht zwingend. LlamaParse ist ein separater kommerzieller Cloud-Dienst für hochwertiges Dokument-Parsing. In einem souveränen oder air-gapped Setup nutzen wir stattdessen quelloffene Parser, damit keine Dokumente in die Cloud gehen. LlamaParse setzen wir nur ein, wenn seine Qualität den Cloud-Weg rechtfertigt.

Wo sind die ehrlichen Grenzen von LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein Framework, kein fertiges Produkt. Konnektor-Setup, Indexing-Strategie, Retrieval-Tuning, Evaluation und Betrieb bleiben zu leisten, genau das übernehmen wir. Und das hochwertige LlamaParse-Parsing hängt an kostenpflichtigen Cloud-Tarifen, im souveränen Setup nutzen wir Open-Source-Parser.

Läuft LlamaIndex self-hosted mit lokalen Modellen?

Ja. LlamaIndex arbeitet mit lokalen Modellen über Ollama oder vLLM, lokalen Embeddings und einer eigenen Vektor-Datenbank. So laufen Anbindung, Index und Antwort komplett im eigenen Netz, ohne dass Daten zu einem Cloud-Anbieter fließen.

LlamaIndex Implementierung unverbindlich besprechen

In 30 Minuten klären wir Ihre Datenquellen, die passende Indexing-Strategie und ob eine souveräne, self-hosted LlamaIndex-Pipeline für Sie sinnvoll ist. Ohne Verpflichtung.

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Aktualisiert am 27. Juli 2026

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