Klicken Sie sich durch die RAG-Pipeline, vergleichen Sie die fünf Systeme und finden Sie per Entscheidungshilfe heraus, welches zu Ihrem Szenario passt.
Zuletzt aktualisiert: 2. Oktober 2026 · Version: 1.1.1
Redaktionshinweis: Diese interaktive Aufbereitung entstand mit KI-Unterstützung auf Basis des Artikels RAG-Systeme im Vergleich (Version 1.4, 1. Oktober 2026) und wurde menschlich redaktionell geprüft. Produktangaben stammen überwiegend aus der Herstellerdokumentation von LangChain, LlamaIndex, deepset, InfiniFlow und Microsoft (Stand 26. September 2026); unabhängige, vergleichbare Messungen der fünf Systeme für deutschsprachige Unternehmensdokumente liegen nur begrenzt vor. Funktionen können je nach Version, Lizenz, Cloud-Region und Konfiguration abweichen. Orientierung, keine Rechts- oder Kaufberatung.
- Die Antwortqualität hängt stärker an Datenaufbereitung, Berechtigungen und Testfragen als am Sprachmodell.
- Drei Bauarten: Frameworks (LangChain, LlamaIndex, Haystack) geben Kontrolle, RAGFlow liefert eine lauffähige Anwendung, Azure AI Search ist eine verwaltete Retrieval-Schicht.
- Keines der fünf Systeme deckt alle sechs Schichten vollständig ab – die Matrix in Abschnitt 2 zeigt die Lücken.
- Bei Azure AI Search waren zentrale Rechtefunktionen (SharePoint-ACLs, Purview) zum Stand 26. September 2026 noch Preview.
- Unabhängige Vergleichsdaten fehlen: Testen Sie zwei Kandidaten vier Wochen lang mit eigenen Dokumenten und 50 Testfragen.
- Szenario bestimmen (Fachbereich und IT): Entscheidungshilfe in Abschnitt 4 durchgehen.
- Dateneigentümer und Rechtekonzept klären (Fachbereich, IT, Datenschutz): bevor ein System ausgewählt wird.
- Zwei Kandidaten testen (IT): Prüfkriterium ist null Berechtigungsverstöße bei 50 Testfragen, Abschnitt 7.
- Datenflüsse und AVV dokumentieren (Datenschutz): pro externem Dienst, Abschnitt 6.
1 · Was ist RAG? Die 8-Schritt-Pipeline
RAG kombiniert durchsuchbare Wissensbestände mit Sprachmodellen. Klicken Sie einen Schritt an – oder lassen Sie die Pipeline durchlaufen.
Phase 1 · Indizierung (vorab & bei Änderungen)
Phase 2 · Abfrage (bei jeder Frage)
2 · Wer deckt welche Schicht ab?
Die Abdeckungsmatrix des Artikels. Wählen Sie ein System zum Hervorheben, klicken Sie eine Zelle für die Erklärung.
3 · Die fünf Systeme im Detail
Herstellerangaben aus dem Originalartikel (Dokumentation, Stand 26.09.2026); Belege im Quellenblock. Die Einstufungen der Balken sind redaktionelle Einschätzungen, keine Messwerte.
4 · Entscheidungshilfe: Welches System passt?
Wählen Sie das Szenario, das Ihrer Lage am nächsten kommt.
Herkunft: hypothetisches, konstruiertes Beispiel – zeigt die Reihenfolge der Entscheidung, keine realen Ergebnisse.
400 Mitarbeitende, Prüfanweisungen, QM-Handbuch und Lieferantenvereinbarungen in SharePoint, Entra-ID-Authentifizierung, Lieferverträge nur für Einkauf und Geschäftsführung. Empfehlung: Azure AI Search mit SharePoint-Berechtigungen. Die Rechtefrage dominiert – und da die SharePoint-Berechtigungsübernahme zum Redaktionsstand noch Preview ist, könnte ein sicherer Start sein, zunächst nur allgemein freigegebene QM-Dokumente zu indizieren und Verträge erst nach Produktivfreigabe oder über getrennte Indizes aufzunehmen.
Überblick ohne JavaScript: Systeme und Szenarien
Dieselben Kernaussagen als Tabellen – auch ohne Klicken lesbar. Es gibt keinen pauschalen Testsieger: Die Zuordnung folgt Ihren Daten, Rechten und Betriebsmöglichkeiten.
| System | Bauart und Lizenz | Passt, wenn … | Wichtigste Grenze |
|---|---|---|---|
| LangChain / LangGraph | Framework für Orchestrierung und Agenten · MIT | Entwickler Agenten und Integrationen bauen | Parsing, Chunking, Index, Rechte, Oberfläche und Betrieb selbst entwickeln |
| LlamaIndex | Framework für Daten und Retrieval · MIT | viele Quellen und Metadatenfilter zählen | keine fertige Anwendung; beste Aufbereitung (LlamaParse) ist ein kostenpflichtiger Zusatzdienst |
| Haystack | Framework für Pipelines · Apache 2.0 | Nachvollziehbarkeit und Qualitätsmessung wichtig sind | Dokumentenspeicher, API, Oberfläche und Rechtelogik selbst bereitstellen |
| RAGFlow | RAG-Engine mit Oberfläche · Apache 2.0 | schnell mit PDF-lastigen Beständen gestartet werden soll | keine native SharePoint-/Entra-ID-Rechteübernahme; fünf Dienste, mind. 4 CPU-Kerne, 16 GB RAM |
| Azure AI Search + Foundry | verwalteter Cloud-Dienst · nutzungsbasiert | Microsoft 365, Entra ID und SharePoint zentral sind | Rechtefunktionen (SharePoint-ACLs, Purview) zum Stand 26.09.2026 Preview; kein Self-Hosting |
| Szenario | Hauptempfehlung | Alternative |
|---|---|---|
| Schnell ein interner Wissens-Chatbot mit eigenen PDFs | RAGFlow | Azure AI Search mit Agentic Retrieval (bei Azure-Nutzung) |
| Microsoft 365, Azure, Entra ID | Azure AI Search mit Microsoft Foundry | Haystack oder LlamaIndex mit Azure AI Search als Index |
| Lokale Modelle, souveränes Self-Hosting | RAGFlow (dokumentenzentriert) · Haystack (individuelle Pipelines) | LlamaIndex als Framework |
| Eigene KI-Agenten und komplexe Automatisierungen | LangGraph (mit LangChain-Bausteinen) | LlamaIndex-Workflows (datenlastig) |
| Kontrollierbare Enterprise-Pipelines mit Nachvollziehbarkeit | Haystack | Azure AI Search mit eigener Orchestrierung |
| Proof of Concept, später skalieren | RAGFlow oder Azure AI Search (je nach Zielplattform) | – |
Einordnung: Die Tabellen sind eine Arbeitshypothese aus Herstellerdokumentation, keine gemessene Rangfolge. Wo die Rechtefrage dominiert, entscheidet der Reifegrad der Berechtigungsübernahme – und der ist bei Azure AI Search derzeit noch Preview. Prüfen Sie ihn gegen die aktuelle Dokumentation, bevor Sie sensible Bestände anbinden. Vertiefung zu den einzelnen Bauarten: RAGFlow im Unternehmenseinsatz und Microsoft Enterprise RAG.
5 · Typische Fehler und Gegenmaßnahmen
Filtern Sie nach Bereich und klappen Sie die Einträge auf.
6 · Governance: Wie tief muss die Absicherung gehen?
Die Umsetzungstiefe richtet sich nach dem Risiko. Wählen Sie Ihre Lage.
7 · Absicherung: Der vierwöchige Vergleichstest
Unabhängige Vergleichsmessungen für deutschsprachige Unternehmensdokumente fehlen. Testen Sie daher zwei Kandidaten kompakt selbst – haken Sie Ihre Vorbereitung ab.
Fazit: Erst Daten und Rechte, dann das System
Das passende System folgt aus Ihren Daten, Berechtigungen und Betriebsmöglichkeiten – nicht aus dem Funktionsumfang. Wer schnell mit PDF-Beständen starten will, prüft RAGFlow; wer in Microsoft 365 arbeitet, Azure AI Search unter Beachtung des Preview-Status der Rechtefunktionen; wer Nachvollziehbarkeit braucht, Haystack; wer Agenten baut, LangGraph. Nächster Schritt: Benennen Sie diese Woche den fachlichen Eigentümer eines Wissensbestands und sammeln Sie 50 reale Testfragen mit erwarteter Quelle. Damit können Sie zwei Kandidaten im vierwöchigen Vergleichstest messen.
Quellen
Herstellerdokumentation und Rechtstexte; Stand der Produktangaben 26. September 2026, Rechtsquellen zuletzt aufgerufen am 2. Oktober 2026. Herstellerangaben sind nicht unabhängig bestätigt. Die ausführliche Quellenliste steht im Originalartikel.
- LangChain Overview (Herstellerdokumentation, 2026)
- LangGraph Overview (Herstellerdokumentation, 2026)
- LlamaIndex Framework Documentation (Herstellerdokumentation, 2026)
- LlamaParse – Regions (Herstellerdokumentation, 2026)
- Haystack Documentation – Introduction und Evaluation (Herstellerdokumentation, 2026)
- Haystack 3.0 Release Notes (GitHub, 20. Juli 2026)
- RAGFlow – GitHub-Repository und README sowie Release Notes v0.27.0 (2026)
- RAG and Generative AI – Azure AI Search (Microsoft Learn, Stand 4. August 2026)
- Agentic Retrieval Overview (Microsoft Learn, Stand 16. September 2026)
- Document-Level Access Control – Azure AI Search (Microsoft Learn, Stand 8. August 2026)
- Supported Regions – Azure AI Search (Microsoft Learn, Stand 24. August 2026)
- OWASP GenAI Security Project: LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses (2025)
- Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), Art. 28 und 35 (EUR-Lex)
- Verordnung (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI), Neufassung von Art. 4 der Verordnung (EU) 2024/1689 (EUR-Lex, 8. Juli 2026)
- Betriebsverfassungsgesetz § 87 (Gesetze im Internet)
Weiterführende Artikel auf AI-Fabrik
- RAG-Architektur 2026: Der Engpass ist nicht das Modell – warum Datenpipelines über die Antwortqualität entscheiden.
- LLM-Evaluierung: So messen Unternehmen KI-Qualität – wie Sie Testfragen, RAG-Metriken und Qualitätsschwellen aufsetzen.
- RAGFlow im Unternehmenseinsatz – Betrieb, Kosten und Evaluation einer selbst gehosteten RAG-Engine.
- Microsoft Enterprise RAG: Azure AI Search, Foundry IQ und Copilot Studio – wie die Microsoft-Bausteine zusammenspielen und wo die Grenzen liegen.
- RAG-Systeme im Vergleich: der vollständige Artikel – Lizenzen, Kosten, Preview-Status und alle Details zu den fünf Systemen.
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Alle Quellen, Details zu Lizenzen, Kosten und Preview-Status finden Sie im Originalartikel auf ai-fabrik.com.
