Ein Fachportal von NeuralMedic GmbH
RAG-Systeme für DACH-Mittelstand.
Vom Prototyp zu produktionsreifer Retrieval-Augmented-Generation — evaluierbar, DSGVO-konform, wartbar. Ohne Vendor-Lock-in.
Von Praktikern für Praktiker. Zusammengefasst aus laufenden RAG-Projekten bei NeuralMedic GmbH seit 2024.
74%
der AI-Pilots erreichen laut BCG 2025 nie Production
5
Reifegrad-Stufen im Playbook, von Notebook bis Enterprise
2024
seit April aktive Retainer bei DACH-B2B-Services
Warum RAG-Prototypen scheitern
Drei Muster, die wir in jedem zweiten Erstgespräch sehen.
Notebook-Only
Die RAG-Pipeline läuft im Jupyter-Notebook mit hartcodierten Prompts, ohne Version-Control für Prompt-Templates. Beim ersten Prod-Deploy explodiert die Fehlerrate.
Keine Evaluation
Es gibt keine Ground-Truth, keine Retrieval-Metriken, keine Groundedness-Checks. Man weiß nicht, ob Änderungen das System besser oder schlechter machen.
DSGVO als Nachgedanke
PII-Filterung, Data-Lineage und Right-to-Erasure werden erst in Sprint 12 addiert. Der Production-Launch verzögert sich um Monate.
Das 5-Stufen-Modell
Von Notebook zu Enterprise, sauber getrennt.
Jede Stufe hat klare Kriterien — was existieren muss, was gemessen wird, was der nächste Schritt ist.
- Stufe 01
Notebook-Prototyp
Ein Jupyter-Notebook mit LangChain oder LlamaIndex, hartcodierte Prompts, in-memory Vector-Store. Zweck: Machbarkeit demonstrieren.
- Stufe 02
Erste Production-Skizze
Isolierte Python-Services, containerisiert, mit Basis-Logging. Ein Vector-DB-Managed-Service. Kein Eval, keine Guardrails.
- Stufe 03
Evaluation & Retrieval-Metriken
Ground-Truth-Datensatz, Retrieval-Hit@k, Groundedness-Score, Refusal-Rate. Regressionen sind quantifizierbar.
- Stufe 04
Compliance & Datensicherheit
PII-Scanner in Prompt und Response, Data-Lineage für alle Chunks, EU-Region-Deployment, DSGVO-Right-to-Erasure implementiert.
- Stufe 05
Enterprise-Betrieb
Multi-Tenant-Isolation, Kosten-Attribution pro Tenant, SLA-Monitoring, A/B-Tests für Prompt- und Modell-Wechsel, Runbooks für Incidents.
Reifegrad-Check
In 90 Sekunden zu deinem RAG-Reifegrad.
Fünf Fragen zu Vektor-DB, Evaluation, DSGVO und Betrieb. Sofortige Auswertung, konkrete nächste Schritte.
Umsetzung
Wenn ihr Stufe 5 anpeilt, unterstützt NeuralMedic.
Wir sind ein AI-Engineering-Team aus Ingolstadt mit aktiven Retainer-Kunden seit April 2024. Wir bauen und betreiben RAG-Systeme für DACH-Mittelstand — vom Kickoff bis zum SLA-Monitoring.
- 1-Tag RAG-Architektur-Audit ab 2.500 EUR fix
- 4-Wochen Rescue-Sprint 15.000-30.000 EUR fix
- Embedded RAG-Squad 15.000-35.000 EUR/Monat
- Open-Source: rag-eval-guardrails Skills auf GitHub
- Aktive Retainer-Kunden in Sales-, Service- und Media-Tech
- Alle Empfehlungen DSGVO-konform, EU-Region