Generative AI

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.

Lösung
RAG Pipelines
Zeitplan
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Gebaut auf
Pinecone · Weaviate · pgvector / Qdrant · LangChain / LlamaIndex
Kurzantwort

Was ist Dictodes RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development Service?

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.Produktionsreife RAG-Pipelines, die LLMs auf Ihren privaten Dokumenten, Datenbanken und Wissensbasen verankern — präzise, mit Quellenangaben und resistent gegen Halluzinationen. Engagements umfassen Discovery, Architektur, Entwicklung, Testing, Deployment, Observability und laufende Optimierung. Typischer Zeitplan: 3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. Weltweit verfügbar in 60+ Ländern, Abrechnung in jeder gängigen Währung, mit 24/7-Follow-the-Sun-Support.

Kostenloses Erstgespräch· Angebot innerhalb von 24 Stunden
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Weltweite Lieferung· 60+ Länder bedient
Für wen es ist

Wer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development braucht

Wenn eines davon auf Ihr Team zutrifft, ist dies der richtige Service.

Enterprises with thousands of internal docs nobody reads
Customer support teams wanting AI that knows your KB
Legal / compliance teams needing accurate cited answers
Sales teams wanting deal-history + competitive-intel chat
Research teams searching across PDFs and reports
Funktionen

Was Sie mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development erhalten

Multi-source ingestion (PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint, S3, databases)

Smart chunking + embedding strategies

Hybrid search (semantic + keyword + reranker)

Citation generation with source links

Permission-aware retrieval (only show what user can see)

Eval framework to measure accuracy + recall

Tech Stack

Gebaut auf produktionsbewährter Technologie

Das genaue Tooling, das wir für RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development einsetzen — ausgewählt für Stabilität, nicht für Neuheit.

PineconeWeaviatepgvector / QdrantLangChain / LlamaIndexOpenAI / Cohere embeddingsAnthropic ClaudeReranker models (Cohere, Voyage)
Wie wir arbeiten

Der RAG Pipelines Engagement-Prozess

Vom ersten Gespräch bis zur Live-Produktion — so läuft ein Dictode-RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development-Projekt ab.

1

Erstgespräch

30-minütiges kostenloses Gespräch, um Ihre Ziele, aktuellen Systeme und Rahmenbedingungen zu verstehen. Kein Verkaufsgespräch.

2

Angebot in 24 Std.

Schriftlicher Scope, Meilensteine, Zeitplan und Preise — Festpreis oder T&M, Ihre Wahl.

3

Architektur + Design

Wir teilen Architektur, Prompts, Datenfluss und Design-System, bevor wir Produktionscode schreiben.

4

Iterative Lieferung

Wöchentliche funktionierende Demos. Produktionsreifer Code ab Sprint eins, nicht erst am Ende.

5

Launch + Observability

Kostenüberwachung, Fehler-Tracking, Evaluierungen und Alarme von Tag eins der Produktion an.

6

Laufende Optimierung

Wir bleiben an Ihrer Seite — Prompts feinabstimmen, Funktionen ergänzen, Kosten optimieren, während die Nutzung wächst.

FAQ — RAG Pipelines

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — Häufig gestellte Fragen

What is included in Dictode's RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development service?

Produktionsreife RAG-Pipelines, die LLMs auf Ihren privaten Dokumenten, Datenbanken und Wissensbasen verankern — präzise, mit Quellenangaben und resistent gegen Halluzinationen. Engagements include discovery, architecture, development, testing, deployment, observability and ongoing optimization.

How long does a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagement take?

3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. You will get a transparent proposal with milestones and pricing within 24 hours of your discovery call.

Which technologies does Dictode use for RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development?

Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development stack includes Pinecone, Weaviate, pgvector / Qdrant, LangChain / LlamaIndex, OpenAI / Cohere embeddings, Anthropic Claude, Reranker models (Cohere, Voyage). We pick the right tool for your use case, not whatever is trending.

Does Dictode offer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development services globally?

Yes. Dictode delivers RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements in 60+ countries across North America, Europe, the UK, the Middle East, Africa, APAC, ANZ, India and Latin America. We bill in any major currency and run 24/7 follow-the-sun support.

What does RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development cost?

Pricing depends on scope, integrations and the model / infrastructure you choose. We share a transparent fixed-price or T&M proposal within 24 hours of your discovery call — no hidden costs, no surprise invoices.

Can RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development integrate with our existing systems?

Yes. Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements integrate with your existing CRM, ERP, helpdesk, knowledge base, databases, email, Slack, Teams, WhatsApp and 5,000+ apps via REST, GraphQL and Zapier / Make / n8n connectors.

Bereit, RAG Pipelines umzusetzen?

Kostenloses 30-minütiges Erstgespräch. Schriftliches Angebot in 24 Stunden. Produktionsreifer Code, jedes Mal.

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