Dokument- und Datenpipeline
Inhalte werden strukturiert eingelesen, aufbereitet und mit nachvollziehbarer Herkunft für das Retrieval verfügbar gemacht.
RAG · LLM · Wissenssysteme
RAG- und LLM-Entwicklung mit Quellenbezug und messbaren Grenzen.
Bei der RAG- und LLM-Entwicklung bestimmen Quellenbezug und messbare Grenzen den Aufbau schmaler Wissenssysteme. Relevante Inhalte, Retrieval-Qualität, Antwortbelege und Fehlerfälle werden dafür gemeinsam betrachtet und evaluiert.
Ab sofort bis einschließlich 27.11.2026
16 Std./Woche
Ab 30.11.2026
100 % verfügbar
regulär 40 Std./Woche
Richtstundensatz
95 EUR netto
Zusammenarbeit
Remote-Only
Ein RAG-Auftrag startet mit freigegebenen Quellen und realen Testfragen; die verfügbare Kapazität wird auf einen messbaren Retrieval- oder Antwortpfad konzentriert. Wenn Datenaufbereitung oder Evaluation ein größeres Stundenkontingent erfordern, wird dieses gesondert vereinbart. Der RAG-Auftrag wird Remote-Only ohne regelmäßige Vor-Ort-Einsätze umgesetzt.
RAG- und LLM-Engineering wird mit 95 EUR netto pro Stunde zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Datenquellen, Retrieval-Architektur, Integrationen und Evaluationsanforderungen bestimmen den Umfang, der vor Projektstart festgelegt wird.
Leistungsumfang
Vom Dokumentbestand zur überprüfbaren Antwortkette.
Ein brauchbares RAG-System entsteht nicht allein durch ein Sprachmodell. Entscheidend sind Datenqualität, Retrieval, Rechte, Testfragen, Abbruchregeln und die technische Integration in den vorhandenen Prozess.
Retrieval passend zum Anwendungsfall
Keyword-, Vektor- oder hybride Suche wird anhand realer Fragen und Daten gewählt, nicht allein anhand eines Framework-Defaults.
Quellenbezug und Antwortgrenzen
Antworten sollen Belege sichtbar machen, Unsicherheit behandeln und bei unzureichender Evidenz kontrolliert abbrechen können.
Evaluation statt Bauchgefühl
Testfragen, Ground Truth, Retrieval- und Antwortmetriken machen Fortschritt und bekannte Fehlerklassen überprüfbar.
Zusammenarbeit
Vom Wissensbedarf zur evaluierten Antwortkette.
Reale Fragen und freigegebene Quellen bilden die Baseline. Retrieval und Antwortqualität werden getrennt gemessen, damit Verbesserungen und verbleibende Fehler klar erkennbar sind.
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01
Wissensbedarf definieren
Nutzerfragen, Quellen, Aktualität und zulässige Antworten werden gemeinsam eingegrenzt.
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02
Retrieval-Baseline erstellen
Eine einfache, messbare Suche schafft den Vergleich für weitere Architekturentscheidungen.
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03
Antwortkette absichern
Quellenbezug, Guardrails und definierte Abbruchfälle begrenzen unbelegte Antworten.
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04
Evaluation dokumentieren
Messwerte, Testkorpus, Grenzen und Empfehlungen werden für die weitere Entscheidung festgehalten.
Eigenprojekt / Arbeitsprobe
Hybrid Retrieval im Secure Enterprise AI Assistant
Die Eigenentwicklung kombiniert FAISS und BM25S mit validierten Tools, Guardrails und versionierten Offline-Evaluationsbereichen. Sie demonstriert Architektur und Prüfmethodik, ist jedoch kein belegtes Kundensystem und keine Zusage für einen ungeprüften Produktionseinsatz.
RAG-Architektur der Arbeitsprobe prüfenTransparente Einordnung
Daten, Evidenz und Einsatzgrenzen bleiben sichtbar.
- Der Secure Enterprise AI Assistant ist eine Eigenentwicklung und keine kommerzielle RAG-Kundenreferenz.
- Retrieval-Qualität hängt von Datenqualität, Zugriffsrechten, Aktualität und fachlich geeigneten Testfragen ab.
- LLM-Ausgaben bleiben probabilistisch; Guardrails und Evaluation reduzieren Risiken, beseitigen sie aber nicht vollständig.
- Betriebs-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen müssen vor einem produktiven Einsatz separat geprüft werden.
Passende nächste Themen
Wissenssystem, Betrieb und Tool-Nutzung gemeinsam betrachten.
AI Engineering
RAG als überprüfbaren Funktionsbaustein integrieren.
LLMOps
Tests, Versionierung und Beobachtbarkeit für LLM-Funktionen.
Agentic AI
Retrieval mit begrenzter Tool-Nutzung und klaren Berechtigungen.
Projektanfrage
Datenbestand und Wissensfrage vorab konkretisieren.
Beschreiben Sie Nutzerfragen, verfügbare Quellen, Zugriffsregeln und gewünschte Antwortform. So lässt sich ein belastbarer RAG-Pilot mit sinnvollen Prüfkriterien abgrenzen.