Entwerfen eines produktionsreifen RAG-Systems mit LangChain und Redis-Vektorsuche
Dieser Artikel erläutert die komplette Architektur eines skalierbaren Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, das mit LangChain und Redis Vector Search erstellt wurde. Er analysiert jede Ebene – von der Dokumentenaufnahme und Vektorindizierung über die Multi-Tenant-Orchestrierung bis hin zur LLM-Prompt-Optimierung – mit starkem Fokus auf latenzarmes, produktionsreifes Design. Ob Sie einen KI-Assistenten, einen Enterprise-Chatbot oder eine domänenspezifische Retrieval-Ebene entwickeln – dieser Leitfaden bietet praxisnahe Muster, Kompromisse und technische Strategien für die optimale Umsetzung. Wenn Sie etwas Ähnliches planen, kontaktieren Sie uns – wir unterstützen Teams bei der Entwicklung und Skalierung KI-nativer Systeme, die auch unter hoher Belastung leistungsfähig sind.
