Erst der Prototyp, dann das Projekt: Warum ein Mini-RAG vor dem Großausbau kommt

RAG-Prototyp statt Blindinvest: 4.500 € Mini-RAG testet Datenlage und Nutzen. Abbruchkriterien, echte Dokumente, echte Fragen. De-Risking für Entscheider.

/ Interne KI-Wissensdatenbank /

Autor
Onur Turp
Veröffentlicht
Lesezeit
3 Min. Lesezeit

Vorsichtige Entscheider sollten nicht blind 11.500 Euro oder mehr für eine KI-Wissensdatenbank freigeben, ohne zu wissen, ob ihre Dokumente überhaupt belastbare Antworten liefern. Ein Mini-Prototyp für 4.500 Euro Festpreis testet mit echten Dokumenten und 20 echten Fragen aus dem Alltag, ob mindestens 80 Prozent davon mit Quellenbeleg beantwortbar sind. Scheitert der Test, stoppen Sie vor dem Großausbau. Besteht er, skalieren Sie auf KnowBase für 11.500 Euro mit mehreren Quellen und Betrieb ab 800 Euro monatlich auf IONOS. Nentix als Entwicklungspartner aus dem Ruhrgebiet nennt das offen De-Risking statt versteckter Change Requests.

Warum Großprojekte ohne Prototyp scheitern

Klassische Tagessatz-Projekte starten mit Konzeption, Architektur-Diagrammen und Pilot-Chat. Nach drei Monaten und 40.000 Euro stellt sich heraus:

  • PDF-Archive sind unbrauchbar ohne OCR
  • Duplikate widersprechen sich
  • Der Use Case braucht Live-ERP-Daten, keine Dokumente
  • Berechtigungen sind nicht klärbar

Ein Prototyp hätte das in zwei Wochen gezeigt.

Was der Mini-Prototyp enthält

ElementIm PrototypBewusst nicht enthalten
Datenquellen1 (Wiki, Ordner oder SharePoint)ERP, DATEV-Live
ChatWeb-UITeams/Slack (optional später)
BerechtigungenBasis-RollenMandantenscharf
Cleaner-PipelinejaVollständige Enterprise-Bereinigung
OutputGo/No-Go-ReportProduktiv-SLA

Der Scope ist absichtlich begrenzt. Er soll beweisen, nicht begeistern.

Ablauf in drei Wochen

Woche 1: Kickoff, 20 Testfragen sammeln, Quelle definieren, Berechtigungs-Modell festlegen
Woche 2: Ingestion, Cleaner, Index auf IONOS, erste Antworten
Woche 3: Test mit Fachnutzern, Auswertung, schriftliche Empfehlung

Sie erhalten keine Folien, sondern einen funktionierenden Chat und eine ehrliche Bewertung.

Abbruchkriterien (ehrlich)

Stoppen oder pivotieren, wenn:

  • Weniger als 60 Prozent der Testfragen beantwortbar sind
  • Antworten widersprüchlich bleiben trotz Cleaner
  • Fachnutzer sagen: „Das steht woanders” oder „Das ist veraltet”
  • Der eigentliche Nutzen Echtzeit-Kennzahlen erfordert

Dann investieren Sie lieber in Wiki-Pflege, Prozessdokumentation oder Reporting. Wir sagen das im Report genauso.

Go-Kriterien für KnowBase

Skalieren, wenn:

  • ≥80 Prozent Testfragen mit Quellenbeleg korrekt
  • Berechtigungs-Testnutzer sehen nur erlaubte Inhalte
  • Fachabteilung will produktiven Zugang
  • Datenqualität ist beherrschbar mit überschaubarem Aufwand

Upgrade auf KnowBase (11.500 Euro) nutzt Prototyp-Code und Index-Wissen. Kein Neustart von null.

Kosten im Vergleich

VarianteKostenRisiko
Direkt Großprojekt (Markt Tagessatz)40.000–80.000 €+hoch
Mini-Prototyp → KnowBase4.500 + 11.500 €kontrolliert
Nur Copilot-Lizenzen~30 €/User/Monatmittel (Scope-Lücken)

Festpreis-Transparenz: Was kostet ein RAG-System?.

Zusammenhang mit Datenqualität

Viele Prototypen scheitern an Daten, nicht an KI. Deshalb ist Cleaner-Pipeline Teil des Prototyps, nicht optional. Mehr: Warum RAG-Projekte an Datenqualität scheitern.

Für wen lohnt sich der Prototyp besonders?

  • Geschäftsführung will Beweis vor Budget-Freigabe
  • IT-Leiter muss DSB überzeugen
  • Sie hatten bereits einen gescheiterten KI-Piloten
  • Steuerkanzlei oder Maschinenbau mit sensiblen Archiven

100% Anrechnung nach Quickscan

Wer vorher den Quickscan (1.250 Euro) beauftragt hat, rechnen wir den Betrag bei Implementation innerhalb von 90 Tagen voll an. Der Prototyp kann direkt aus Quickscan-Ergebnissen folgen.

Typische Ergebnisse aus Prototypen

Aus Nentix-Projekten (anonymisiert, Richtwerte):

BrancheTestfragen bestandenEntscheidung
Großhandel Qualität85 %KnowBase Go
Maschinenbau Service55 %Erst Wiki-Aufräumen
Kanzlei Interna78 %KnowBase Go nach DSB-Freigabe
Ingenieurbüro40 %Stop, Fokus Dokumentation

Die Tabelle illustriert: Prototyp ist Filter, nicht Marketing.

Vertragliche Absicherung

Festpreis-Prototyp mit definiertem Deliverable schützt beide Seiten:

  • Kunde: Cap bei 4.500 Euro, schriftliche Go/No-Go-Empfehlung
  • Anbieter: Klarer Scope, keine Scope-Creep-Erwartung für Teams-Integration im Prototyp

Bei Nentix gilt zusätzlich Festpreis-Garantie ohne versteckte Change Requests im vereinbarten Umfang.

Nächster Schritt

Kein Blindinvest in KI? Starten Sie mit dem Potenzial-Check oder lesen Sie zum Mini-Prototyp auf interne KI-Wissensdatenbank. Direkt mit uns sprechen für Testfragen und Scope in 30 Minuten.

Häufige Fragen

Was kostet ein RAG-Prototyp?

Bei Nentix 4.500 Euro Festpreis für einen Mini-Prototyp mit einer Datenquelle, Web-Chat, echten Dokumenten und definierten Testfragen. Lieferzeit typisch zwei bis drei Wochen.

Was muss ein Prototyp beweisen?

Dass mindestens 80 Prozent Ihrer Testfragen mit Quellenbeleg beantwortbar sind, Berechtigungen funktionieren und die Datenqualität nach Cleaner-Pipeline ausreicht. Sonst Stop vor dem Großprojekt.

Was passiert nach erfolgreichem Prototyp?

Upgrade auf KnowBase für 11.500 Euro Festpreis mit mehreren Quellen, Teams-Integration und produktivem Betrieb ab 800 Euro monatlich auf IONOS. Der Prototyp-Code fließt ein, nicht weggeworfen.

Wann ist Abbruch die richtige Entscheidung?

Wenn Daten zu chaotisch, Wissen zu wenig dokumentiert oder der Use Case Echtzeit-ERP-Daten braucht. Ehrlicher Stop spart fünfstellige Fehlinvestitionen.

Konkreter werden?

Im Potenzial-Check sehen Sie in 15 Minuten, welcher Hebel bei Ihnen zuerst Sinn ergibt. Wenn Sie lieber direkt sprechen möchten, erreichen Sie uns ohne Warteschleife.