Engineering-Leistung
Hybrid-RAG und Retrieval-Engineering
Vektor- plus relationale Suche, semantisches Chunking und Re-Ranking, damit LLM-Antworten geerdet bleiben, wenn Kataloge und Dokumente groß werden.
- Speicher
- Vektor plus Postgres und IndexedDB
- Fokus
- Chunking, Ranking und Evals
- Typische Slice
- 2 bis 6 Wochen pro Pipeline
In der Tiefe
Retrieval ist der Ort, an dem die meisten Halluzinations-Probleme wirklich entstehen: falsche Chunks, veraltete Serialisierung oder Ranking ohne Query-Verständnis. Ich baue hybrides Retrieval aus Vektorsuche plus relationalen Filtern und Metadaten, denen du schon vertraust, und hänge jede Änderung an Evals, damit du siehst, wenn Qualität sich bewegt.
Bei Parker AI hieß das Qdrant plus Supabase Postgres, Chunking für lange Social- und Ads-Inhalte und Re-Ranking nach Query-Art. Bei Magic erstreckt sich Recall auch auf Assistenten-Playbooks und Tickets, mit Mustern, die sensiblen Kontext möglichst lokal halten.
Was du bekommst
Schema-Design für Vektoren, Metadaten und relationale Joins
Chunking- und Embedding-Konventionen für deine Inhalte
Ranking- und Re-Ranking-Strategie an echten Queries
Eval-Harness und Tracing-Hooks gegen Retrieval-Rückschritte
Rollout-Plan: Backfill, Index-Durchsatz und Monitoring
So arbeiten wir
Fehler vermessen
Wann wird das Modell generisch? Wir verfolgen die Ursache bis zum Retrieval, nicht bis zum Modell.
Daten modellieren
Was gehört in Vektoren, was filterst du besser in SQL?
Chunk und Rank iterieren
Änderungen hinter Evals ausliefern, vorher gegen nachher auf zurückgehaltenen Queries vergleichen.
Betriebshygiene
PII-Grenzen, Aufbewahrung und konsistente Serialisierung für Agenten.
Beispiele und Referenzen
Ergebnisse, die du erwarten kannst
- Du bekommst hybride Speicher (zum Beispiel Qdrant plus Postgres) mit Re-Ranking nach Query-Art und konsistenter Serialisierung.
- Embedding- und Chunking-Pipelines, abgestimmt auf lange Social-, Ads- und Dokumenteninhalte.
- Jede Retrieval-Änderung hängt an Evals und Tracing, damit du Qualitätsrückschritte misst statt rätst.
Fragen und Antworten
Brauche ich Vektor-DB plus Postgres?
Oft ja für echte Produkte: Vektoren für Ähnlichkeit, Postgres für harte Filter, Mandanten und Felder, die du nicht einbetten willst.
Wie misst du Retrieval-Qualität?
Goldene Fragen, Ranking-Vergleiche Seite an Seite und Aufgaben-Erfolg weiter unten (zum Beispiel korrekte Zitate oder Tool-Argumente), verdrahtet ins Tracing, damit Rückschritte in CI oder Review-Dashboards auftauchen.
Arbeitest du mit unserem Embeddings-Anbieter?
Ja. Entscheidend sind konsistente Vorverarbeitung und Evaluation, nicht eine bestimmte Embeddings-Marke.
Buche einen gratis 30-Minuten Kennenlern-Call zu deiner Arbeit und deinen Fragen
Ich kartiere Rahmen, Risiken und einen praktischen ersten Meilenstein, ob Agenten, Retrieval, Ingestion, Extensions oder Full-Stack-SaaS-Lieferung.
Weitere Leistungen
Agenten-Workflows mit Planung, Memory, typisierten Tool-Calls und Human-Checkpoints: von der Kreativ-Strategie-Plattform bis zum Assistenten für dein Team, in Produktion statt als Demo.
Scheduler, Retries und normalisierte Pipelines aus Ads-APIs, Social-Plattformen und internen Services, gebaut für Maßstab und Beobachtbarkeit.
Chrome-Extensions und Sidepanel-UX mit RAG im Browser und echten Aktionen über Tool-Gateways, kein abgetrennter Chat-Tab.