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Open-Source RAG Stack (z.B. Postgres+pgvector)

RAG-Architektur mit Open-Source-Komponenten statt Managed Services.

Ein Open-Source RAG Stack ist eine Retrieval-Augmented-Generation-Architektur (z. B. Dokument-Chat oder Wissenssuche), die vollständig oder überwiegend aus frei verfügbaren Komponenten besteht – statt aus Managed Services. Typisch ist z. B. Postgres + pgvector als Vektorspeicher, kombiniert mit einem Large Language Model (LLM) für die Antwortgenerierung.

Was bedeutet „Open-Source RAG Stack“?

„Stack“ meint die gesamte Tool-Kette von Datenaufnahme bis Antwort: Daten werden verarbeitet, in Embeddings umgewandelt, in einer Vektordatenbank (Vector Database) abgelegt, bei einer Anfrage per Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search wiedergefunden und anschließend dem Modell als Kontext übergeben. „Open Source“ bedeutet: Du betreibst und kontrollierst diese Bausteine selbst (On-Prem oder in deiner Cloud), inkl. Updates, Skalierung und Sicherheitsmaßnahmen.

Wie funktioniert ein Open-Source RAG Stack? (Ablauf)

  • 1) Daten anbinden: Inhalte aus Wikis, PDFs, Tickets, CRM etc. (oft mit Connectors oder Workflows, z. B. via n8n).
  • 2) Vorverarbeitung & Chunking: Text wird bereinigt und in sinnvolle Abschnitte geteilt (Chunking (Text-Chunking)), ggf. mit Überlappung.
  • 3) Embeddings erzeugen: Jeder Chunk wird in einen Vektor umgerechnet (Embeddings), z. B. mit einem Embedding-Modell.
  • 4) Speichern & Indexieren: Vektoren + Metadaten (Quelle, Datum, Berechtigung) landen z. B. in Postgres mit pgvector.
  • 5) Retrieval: Nutzerfrage wird ebenfalls eingebettet und per Ähnlichkeitssuche gefunden (Top-k Treffer). Optional Hybrid Search (BM25 + Vektor) oder Re-Ranking (Neu-Rangordnung).
  • 6) Antwortgenerierung: Treffer werden in das Prompt-Kontextfenster des Large Language Model (LLM) eingefügt (RAG-Prompt), ggf. mit Zitaten und Formatvorgaben.
  • 7) Governance & Betrieb: Logging, Monitoring, Zugriffskontrollen und regelmäßige Neuindexierung (Re-Indexing) zur Qualitätssicherung.

Typische Komponenten (Beispiel: Postgres + pgvector)

  • Vektorspeicher: Postgres + pgvector (Vektorspalte, ANN-Index, SQL + Metadatenfilter).
  • Pipeline/Orchestrierung: z. B. Worker/Jobs, Airflow, oder Automations via Automatisierung (Automation) und n8n.
  • RAG-Framework: LangChain oder LlamaIndex für Retriever, Prompting, Tools und Ketten.
  • LLM/Serving: Open-Weights-Modelle oder APIs; lokal z. B. über Inference-Server (vLLM/TGI) bzw. kompatible Endpunkte.

Warum ist ein Open-Source RAG Stack wichtig?

Der Hauptvorteil ist Kontrolle: Datenhaltung, Security, Kosten und Anpassbarkeit. Gerade bei sensiblen Inhalten (HR, Legal, Produkt-IP) hilft ein selbst betriebener Stack bei Anforderungen wie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Datenresidenz. Außerdem reduzierst du Vendor Lock-in und kannst Retrieval-Logik (Filter, Re-Ranking, Zitierregeln) sehr granular anpassen – was Halluzinationen reduziert und das Grounding (Faktenverankerung) verbessert.

Beispiel-Use-Case

Ein internes Support-Portal nutzt Postgres+pgvector für Handbücher und Tickets. Bei einer Frage („Wie setze ich Feature X zurück?“) werden passende Chunks gesucht, optional neu gerankt, und das Large Language Model (LLM) formuliert eine Antwort mit Quellenverweisen. Das senkt Suchzeit, steigert Erstlösungsquote und reduziert Halluzinationen (Hallucinations), weil die Antwort auf internen Dokumenten basiert.

Was kostet ein Open-Source RAG Stack?

Die Software ist oft kostenlos, aber Betrieb kostet: Infrastruktur (DB/Compute), Embedding- und LLM-Inferenz, Monitoring, Security und Engineering-Zeit. In kleinen Setups starten Teams häufig „ab“ einem einzelnen Postgres-Server; in Enterprise-Szenarien dominieren Skalierung, Verfügbarkeit (SLA/SLO) und Compliance-Aufwand die Gesamtkosten.