Einblicke in den GenAI-Stack von Unternehmen: Wie Orchestrierung, RAG und Agenten zusammenarbeiten

Generative KI ist nicht länger ein Laborexperiment.

Unternehmen, die früher kleine Pilotprojekte durchgeführt haben, binden jetzt KI in echte Arbeitsabläufe ein, und dieser Wandel erfordert einen Stack auf Unternehmensebene. Es geht nicht mehr nur darum, ein starkes Modell zu haben. Um GenAI nützlich, sicher und kosteneffizient zu machen, brauchen Unternehmen Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentenbasierte Workflows, die in einem Framework zusammenarbeiten.

Warum Orchestrierung wichtig ist

Die Ausführung großer Sprachmodelle in der Produktion ist selten so einfach, wie wenn man die Benutzer auf eine API verweist. Unternehmen müssen mehrere Modelle für verschiedene Anwendungsfälle verwalten und manchmal Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle weiterleiten, während sie Premium-Kapazität für kritische Arbeitslasten reservieren. Hier kommt die Orchestrierung ins Spiel.

Orchestrierungsschichten verwalten Versionierung, Nutzungsrichtlinien und Routing-Regeln und sorgen dafür, dass Anfragen unter den richtigen Bedingungen an das richtige Modell weitergeleitet werden. Sie stellen auch die Leitplanken für den Zugriff, die Protokollierung und die Kostenverwaltung bereit. Ohne Orchestrierung wird die Modellnutzung schnell inkonsistent, teuer und schwer zu kontrollieren.

RAG als Grundlage der Genauigkeit

Selbst die besten Modelle können halluzinieren. Aus diesem Grund ist die abruferweiterte Generierung in Unternehmen zum Standard geworden. RAG-Systeme verankern die Modellantworten im Wissen des Unternehmens, indem sie mit kuratierten Datensätzen und Wissensdatenbanken verbunden werden.

Die neueste Welle, die oft als RAG 2.0 bezeichnet wird, geht mit hybrider Suche, hierarchischem Chunking und kontinuierlichen Feedbackschleifen noch weiter. Mit diesen Techniken wird sichergestellt, dass die Modelle Ergebnisse erzeugen, die mit den tatsächlichen Unternehmensdaten übereinstimmen und nicht nur mit statistischen Mustern. Für regulierte Branchen - Finanzwesen, Gesundheitswesen, öffentlicher Dienst - ist dieser Wandel nicht optional. Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit sind ein Muss.

Agenten, die mehr tun als antworten

Wo Orchestrierung für Kontrolle und RAG für Genauigkeit sorgen, werden die Produktivitätsgewinne durch agentenbasierte Workflows erzielt. Agenten sind LLM-gestützte Systeme, die nicht nur reagieren, sondern agieren. Sie können Daten abrufen, mit APIs interagieren, Prozesse auslösen und mehrstufige Aufgaben erledigen.

Stellen Sie sich ein Finanzteam vor, in dem ein Mitarbeiter nicht nur einen Bericht zusammenfasst, sondern auch Daten aus dem ERP-System abruft, Buchungen abgleicht und einen regelkonformen Auszug erstellt. Oder einen HR-Workflow, bei dem ein Mitarbeiter Bewerbungen sichtet, Vorstellungsgespräche plant und Aktualisierungen direkt in das ATS einträgt. Dies sind keine theoretischen Pilotprojekte mehr. Unternehmen binden Agenten bereits in ihre Arbeitsabläufe ein.

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Damit die Teile zusammenpassen

Einzeln betrachtet lösen Orchestrierung, RAG und Agenten spezifische Herausforderungen. Zusammen bilden sie den GenAI-Stack für Unternehmen.

• Orchestrierung sorgt für eine kontrollierte, geregelte und kosteneffiziente Nutzung.
  
  
• RAG bietet die von Unternehmen geforderte Genauigkeit und Bodenhaftung.
  
  
• Agenten Erkenntnisse in Maßnahmen umwandeln und so den Kreislauf zwischen Daten und Umsetzung schließen.
  
  

Wenn diese Ebenen integriert sind, gelangen Unternehmen von fragmentierten Pilotprojekten zu skalierbaren, produktionsfähigen Systemen.

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Die Linse der Geschäftsführung

Für Führungskräfte ist die wichtigste Erkenntnis, dass es bei GenAI nicht nur darum geht, das “beste” Modell zu wählen. Es geht darum, den Stack aufzubauen, der sicherstellt, dass die Modelle zuverlässige, konforme und kostenkontrollierte Ergebnisse liefern. Das bedeutet, dass in die Mitarbeiter und Prozesse investiert werden muss, die Orchestrierung, Abruf und Agenten zu einem konsistenten Rahmenwerk zusammenfügen können.

Hier unterschätzen viele Unternehmen die Herausforderung. Die Modelle mögen von Cloud-Anbietern stammen, aber Orchestrierungs-Frameworks, Abruf-Pipelines und agentenbasierte Workflows hängen von internem Fachwissen und vertrauenswürdigen externen Talenten ab. Ohne diese Talente riskieren Unternehmen, dass die Kosten in die Höhe schießen, die Leistung uneinheitlich ist und die Compliance gefährdet wird.

Wie geht es weiter?

Der Enterprise Stack wird nur noch komplexer werden. Die Multi-Modell-Orchestrierung wird sich ausweiten und spezialisierte Modelle für Aufgaben wie die Codegenerierung oder die juristische Recherche umfassen. RAG-Systeme werden sich mit besseren semantischen Schichten und domänenspezifischen Bewertungsrahmen weiterentwickeln. Agenten werden autonomer werden und Arbeitsabläufe übernehmen, die heute noch eine erhebliche menschliche Aufsicht erfordern.

Unternehmen, die jetzt den richtigen Stack einrichten - unterstützt von den richtigen Leuten - werden für diese Entwicklung bereit sein. Diejenigen, die noch warten, werden sich möglicherweise mit der Nachrüstung von Governance und Kontrolle herumschlagen müssen, nachdem die Systeme bereits vorhanden sind.