RAG-Infrastruktur
Private RAG- und Dokument-KI-Infrastruktur
Dedizierte Hardware für Embeddings, Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation über Ihre eigenen Dokumente. Alles bleibt auf Ihrem privaten Server.
Warum privates RAG
Suchen und schlussfolgern über Ihr eigenes Wissen
RAG lässt ein Modell mit Ihren Dokumenten antworten statt zu raten. Auf privater Infrastruktur verlassen Ihre Wissensbasis, Embeddings und der Index nie Ihren Server, was bei sensiblen internen Inhalten zählt.
- Embeddings auf Ihrer HardwareErzeugen und speichern Sie Vektoren privat, ohne externe Aufrufe.
- Vektorsuche in Ihrem StackBetreiben Sie Ihre Vektordatenbank neben dem Modell auf demselben Server.
- Dokument-PipelinesIngestieren, chunken und indizieren Sie Ihre Inhalte auf dedizierten GPUs.
- Vollständig privatWissensbasis und Index bleiben innerhalb Ihrer Infrastruktur.
FAQ
Häufige Fragen
Retrieval-Augmented Generation kombiniert ein Sprachmodell mit der Suche über Ihre eigenen Dokumente. Die Infrastruktur ist der GPU-Server, die Embeddings und der Vektorspeicher, die das antreiben, auf privater Hardware.
Ja. Ihre Dokumente, Embeddings und der Vektorindex liegen auf Ihrem dedizierten Server. Nichts geht an eine externe KI-Plattform.
Embedding-Modelle, eine Vektordatenbank, die LLM-Runtime und Ihre Retrieval-Pipeline. Sie betreiben die Pipeline; wir liefern und hosten die Hardware.
Das hängt von den Embedding- und Generierungsmodellen ab, die Sie wählen. Wir helfen bei der Dimensionierung von GPU und VRAM in der Workload-Analyse.
Bauen Sie privates RAG auf Ihrem eigenen Server
Erzählen Sie uns von Ihren Dokumenten und Zielen. Wir entwerfen den richtigen GPU-Server für Retrieval und Generierung, hosten ihn und übergeben ihn.