RAG-Retrieval-Qualitäts-Plateau
Naives Top-k-Retrieval stagniert schnell. Wir implementieren hybride BM25+Embedding-Suche, Reranking mit einem Cross-Encoder und HyDE für niedrig-Recall-Abfragen.
LangGraph RAG EU AI Act GDPR
LangChain-Entwicklung und KI-Agenten für produktive LLM-Anwendungen
LangChain und LangGraph sind unsere bevorzugten Tools für produktive KI-Agenten und RAG-Pipelines — nicht für Proof-of-Concepts. Wir instrumentieren jede Chain mit LangSmith, führen RAGAS-Evaluierungen in der CI durch und entwerfen Agenten mit expliziten Genehmigungsgates für Aktionen, die nicht rückgängig gemacht werden können. Jedes Engagement wird am ersten Tag mit EU-KI-Verordnungs-Risikoklassifizierung ausgeliefert.
Wir liefern LangChain- und LangGraph-Engineering für RAG-Pipelines über private Korpora, mehrstufige KI-Agenten mit Tool-Nutzung und LLM-Orchestrierungs-Schichten, die OpenAI, Anthropic und selbst gehostete Modelle verbinden. LangSmith-Observability ist nicht verhandelbar — jeder Chain-Schritt wird in der Produktion verfolgt. Für regulierte Branchen sind EU-KI-Verordnungs-Risikoklassifizierung und DSGVO-Datenverarbeitung Teil der Lieferung, kein Compliance-Nachgedanke.
Herausforderungen
Branchenherausforderungen, die wir lösen
Agenten-Halluzination bei Tool-Ergebnissen
Agenten fabrizieren plausibel klingende Tool-Ausgaben, wenn das Retrieval fehlschlägt. Wir fügen Schema-Validierung bei jeder Tool-Antwort hinzu und implementieren explizite Fehlermodi, die dem Agenten angezeigt werden.
Token-Budget-Überschreitungen in langen Sitzungen
Unbegrenzte Konversationshistorie sprengt Token-Limits und Kosten. Wir implementieren gestuftes Kontext-Management — Zusammenfassung, selektives Retrieval und Turn-Budgets.
LangChain-Versions-Fragmentierung
LangChains API-Oberfläche änderte sich erheblich zwischen 0.0.x und 0.3.x. Wir migrieren schrittweise, fixieren Versionen und verfolgen Breaking Changes vor dem Upgrade.
Unkontrollierte Agenten-Schleifen
Agenten ohne explizite Stoppbedingungen schleifen unbegrenzt. Wir setzen maximale Iterationen, implementieren Zyklus-Erkennung in LangGraph und definieren explizite Endzustände.
Tool-Berechtigungs-Oberfläche
Agenten mit breitem Tool-Zugriff erzeugen Sicherheitsrisiken. Wir vergeben Minimal-Privilege-API-Keys pro Tool, verlangen Genehmigungsgates für irreversible Aktionen und protokollieren jeden Tool-Aufruf für Audit-Zwecke.
Lösungen
Lösungen, die wir entwickeln
RAG über private Korpora
Dokument-Ingestion, Chunking, Embedding und hybrides Retrieval über interne Wissensdatenbanken — mit Quellennachweis und RAGAS-gemessener Qualität.
Mehrstufige KI-Agenten
LangGraph-Agenten, die schlussfolgern, Tools aufrufen, auf Ergebnisse verzweigen und für menschliche Genehmigung pausieren — für Dokumentenverarbeitung, Recherche und Automatisierungs-Workflows.
LLM-Orchestrierungs-Schichten
Anbieterneutrales Routing über OpenAI, Anthropic und selbst gehostete Modelle — mit Fallback, Kosten-Tracking und Latenz-SLAs pro Modell-Tier.
Konversations-Assistenten
Chat-Interfaces über Produktdokumentation, interne Wissensdatenbanken und Kundendaten — mit Konversationsgedächtnis und quellenzitierten Antworten.
Dokumentenextraktions-Pipelines
Strukturierte Datenextraktion aus PDFs, Verträgen und Formularen — schemagesteuert, mit RAGAS-Treue-Scoring und menschlichen Review-Queues für Extraktionen mit geringer Konfidenz.
Multi-Agenten-Systeme
Supervisor-und-Spezialist-Architekturen, wo ein Routing-Agent an domänenspezifische Sub-Agenten delegiert — für komplexe analytische und Recherche-Aufgaben.
Stack
Technologie-Stack
LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex, OpenAI, Anthropic, pgvector, Qdrant, RAGAS, FastAPI, Python, Pydantic, Docker, Kubernetes.
Compliance
Compliance & Vorschriften
DSGVO-konform · EU-KI-Verordnung berücksichtigt · SOC-2-fähig · HIPAA-fähig · CCPA-berücksichtigt
EU
- EU-KI-Verordnung — Risikoklassifizierung, technische Akte, Transparenzpflichten.
- DSGVO Art. 22 — automatisierte Entscheidungsfindung, DSFA, menschliche Aufsicht.
- DSA — Transparenz für Empfehlungs- und Inhaltsmoderationsysteme.
- DSGVO — Datenhaltung, ZDR-Endpunkt-Konfiguration.
US
- NIST AI RMF — Govern, Map, Measure, Manage.
- CCPA/CPRA — Opt-out bei automatisierten Entscheidungen.
- SR 11-7 — Modellrisikomanagement.
- HIPAA — Minimum Necessary, De-Identifizierung.
Gemeinsam: OWASP LLM Top 10, Prompt-Injection-Härtung, LangSmith-Tracing für Audit-Zwecke.
Fallstudien
Ausgewählte LangChain & KI-Agenten-Fallstudien
LegalTech · Mobile · CRM
Signatory Pro
Native iOS and Android e-signature clients with a Symfony + React CRM for a cross-border law firm — KYC onboarding and a defensible evidence trail for US & EU matters.
HealthTech · Endoscopy
ArgoView
Tablet-first endoscopy recording, patient records, and DICOM/HL7 export — built on Laravel + React with browser-tier WebRTC capture for US & EU clinics.
PropTech · Marketplace
ANT
Property marketplace web platform with listing CMS, search and B2B admin console for US and EU operators.
Warum YuSMP
Warum KI-Teams YuSMP wählen
LangGraph in Produktion
Wir haben LangGraph-orchestrierte Agenten an Produktionsnutzer ausgeliefert — nicht nur Demos gezeigt. Zustandsmaschinen, Interrupt-Gates und Zyklus-Erkennung aus echten Agenten-Runaway-Vorfällen gebaut.
RAGAS-Evaluierung ab Tag eins
Jede RAG-Pipeline hat einen RAGAS-Evaluierungs-Harness, bevor der erste Prompt live geht. Qualitätsmetriken gaten jeden PR-Merge — keine lautlose Verschlechterung.
EU-KI-Verordnungs-bereite Lieferung
KI-Verordnungs-Risikoklassifizierung, technische Akte und DSFA-Vorbereitung sind Teil unseres Standard-KI-Engagements — keine separat berechneten Extras.
FAQ
LangChain & KI-Agenten FAQ
LangChain oder LlamaIndex — welches Framework verwenden Sie?
LangChain for agentic workflows with tool use, multi-step reasoning and complex chain composition. LlamaIndex for RAG-heavy workloads where the indexing pipeline, retrieval strategies and structured output extraction are the primary concern. We often use both in the same project — LlamaIndex for the retrieval layer, LangChain for agent orchestration above it.
LangGraph oder Standard-LangChain-Chains?
LangGraph for anything requiring branching, looping, parallel tool execution or human-in-the-loop interrupts. Standard chains for linear prompt pipelines where the complexity overhead of a state machine is not justified.
Wie evaluieren Sie RAG-Qualität?
RAGAS metrics: faithfulness (answer grounded in retrieved context), answer relevance, context precision and recall. We build the eval set from real user queries before writing the first prompt, run it in CI on every change, and alert when any metric drops below threshold.
Wie entwerfen Sie KI-Agenten sicher?
Tool schema design is the first safety layer — we define what each tool can and cannot do, use minimal-privilege API keys, and require explicit approval for irreversible actions (send email, modify database, call external API with side effects). LangGraph's interrupt mechanism is our standard for human-in-the-loop gates.
Wie halten Sie Agenten-Kontext innerhalb von Token-Limits?
Conversation summarisation with a dedicated compression LLM call, selective memory via a retrieval-augmented history store, and tiered context: always-on system context, recent messages, and retrieved relevant history. We profile token usage per agent step and set budgets per turn.
Können Sie Multi-Agenten-Systeme bauen?
Yes. We design multi-agent architectures where a supervisor routes tasks to specialist agents — a document agent, a calculation agent, a search agent — and aggregates results. LangGraph's subgraph feature handles agent-to-agent communication cleanly.
Wie debuggen Sie LangChain-Anwendungen in der Produktion?
LangSmith is our default observability layer — every LLM call, tool invocation and chain step is traced with latency, token count and inputs/outputs. We set up LangSmith from day one, not as a retrofit, and use it to catch regressions before they reach users.
Produktive KI-Agenten mit LangChain-Entwicklern entwickeln, die die EU-KI-Verordnung beherrschen
Antwort innerhalb eines Werktages. NDA auf Anfrage.