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RAG besteht aus mehreren Services von Document Ingestion bis Answer Generation. Extraction, Chunking, Embeddings, Vector DB, Reranking, LLM und Citations haben unterschiedliche Latenz-, Qualitäts- und Sicherheitsrisiken.
Workload-abhängig. Generation kann GPU-Kosten dominieren, Bulk-Embedding braucht Compute, Vector Search RAM/NVMe und Reranking fügt Online-Latenz hinzu. Jede Schicht separat dimensionieren.
Dokumente werden extrahiert/gechunkt, embedded und in Vector DB gespeichert. Query-Embedding holt Kandidaten, Reranker wählt Context, LLM generiert Antwort und Source-Metadata liefert Citations.
Ein Server kann zum Start reichen; beim Wachstum die engste Schicht separieren.
Retrieval Recall, Source Precision, Reranker Gain, Faithfulness und Citation-Korrektheit separat evaluieren.
Tenant/User-Rechte müssen in Retrieval-Filtern abgebildet werden. Unauthorized Chunk Retrieval ist Datenleck, selbst wenn LLM nicht antwortet.
Ports und Modellnamen an eigenes Stack anpassen.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
curl -s http://127.0.0.1:6333/healthzcurl -s http://127.0.0.1:8080/info | headcurl -s http://127.0.0.1:8000/v1/models | headnvidia-smidf -hFür große semantische Corpora üblich; kleine feste Daten können Full-Context/klassische Suche nutzen.
Nein. Kann Kandidaten verbessern, aber Gain gegen Latenz/Compute messen.
Ja, ausgewählter Context geht an das Generation-Modell; bei externer API kann er Infrastruktur verlassen.
Teilen Sie Corpus/Token, tägliche Queries, Vector DB, Reranker und LLM; Ingestion und Online Serving separat planen.