RAG-Frameworks (Retrieval-Augmented Generation Frameworks) sind 2026 zu unverzichtbaren Werkzeugen für den Aufbau produktionsreifer KI-Anwendungen geworden. Die besten RAG-Frameworks – LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy und LangGraph – ermöglichen es Entwicklern, große Sprachmodelle mit domänenspezifischem Knowledge Retrieval zu kombinieren. Beim Vergleich von LangChain vs LlamaIndex vs Haystack sind Token-Effizienz, Orchestrierungs-Overhead und Dokumentverarbeitungsfähigkeiten wichtige Faktoren. Performance-Benchmarks zeigen, dass Haystack die niedrigste Token-Nutzung (~1.570 Token) erreicht, während DSPy minimalen Overhead (~3,53 ms) bietet. LlamaIndex glänzt bei dokumentzentrierten Anwendungen, LangChain bietet maximale Flexibilität und Haystack liefert produktionsreife Pipelines. Das Verständnis von RAG-Framework-Architekturen ist entscheidend für Entwickler, die Wissensbasen, Chatbots und Retrieval-Augmented-Generation-Systeme aufbauen.

Dieser umfassende Leitfaden untersucht fünf führende RAG-Frameworks im Jahr 2026, vergleicht Performance-Benchmarks, Architekturansätze, Anwendungsfälle und Kostenauswirkungen, um Entwicklern und Teams bei der Auswahl des optimalen Frameworks für die Erstellung von RAG-Anwendungen zu helfen.

Warum die Wahl des RAG-Frameworks wichtig ist

RAG-Frameworks orchestrieren den komplexen Workflow aus Dokumentenaufnahme, Embedding-Erstellung, Abruf relevanten Kontexts und Generierung von Antworten. Das gewählte Framework bestimmt:

  • Entwicklungsgeschwindigkeit — wie schnell Sie Prototypen erstellen und iterieren können
  • Systemperformance — Latenz, Token-Effizienz und API-Kosten
  • Wartbarkeit — wie einfach Ihr Team debuggen, testen und skalieren kann
  • Flexibilität — Anpassungsfähigkeit an neue Modelle, Vector Stores und Anwendungsfälle

Laut IBM Research ermöglicht RAG KI-Modellen den Zugriff auf domänenspezifisches Wissen, das ihnen sonst fehlen würde, was die Framework-Auswahl für Genauigkeit und Kosteneffizienz entscheidend macht.

RAG-Framework-Performance-Benchmark

Ein umfassender Benchmark von AIMultiple aus 2026 verglich fünf Frameworks unter Verwendung identischer Komponenten: GPT-4.1-mini, BGE-small-Embeddings, Qdrant Vector Store und Tavily Web Search. Alle Implementierungen erreichten 100% Genauigkeit auf dem Testset von 100 Abfragen.

Wichtige Performance-Metriken

Framework-Overhead (Orchestrierungszeit):

  • DSPy: ~3,53 ms
  • Haystack: ~5,9 ms
  • LlamaIndex: ~6 ms
  • LangChain: ~10 ms
  • LangGraph: ~14 ms

Durchschnittliche Token-Nutzung (pro Abfrage):

  • Haystack: ~1.570 Token
  • LlamaIndex: ~1.600 Token
  • DSPy: ~2.030 Token
  • LangGraph: ~2.030 Token
  • LangChain: ~2.400 Token

Der Benchmark isolierte den Framework-Overhead durch Verwendung standardisierter Komponenten und zeigte, dass Token-Verbrauch einen größeren Einfluss auf Latenz und Kosten hat als Orchestrierungs-Overhead. Niedrigere Token-Nutzung reduziert direkt die API-Kosten bei Verwendung kommerzieller LLMs.

1. LlamaIndex — Am besten für dokumentzentrierte RAG-Anwendungen

LlamaIndex wurde speziell für Datenaufnahme-, Indizierungs- und Abruf-Workflows entwickelt. Ursprünglich GPT Index genannt, fokussiert es sich darauf, Dokumente durch intelligente Indizierungsstrategien abfragbar zu machen.

Hauptmerkmale

  • LlamaHub-Ökosystem — über 160 Datenconnectors für APIs, Datenbanken, Google Workspaces und Dateiformate
  • Erweiterte Indizierung — Vektorindizes, Baumindizes, Schlüsselwortindizes und Hybridstrategien
  • Query-Transformation — vereinfacht oder zerlegt komplexe Abfragen automatisch für besseren Abruf
  • Node-Nachbearbeitung — Neuranking und Filterung abgerufener Chunks vor der Generierung
  • Komposition von Indizes — kombiniert mehrere Indizes zu einheitlichen Query-Interfaces
  • Antwort-Synthese — mehrere Strategien zur Generierung von Antworten aus abgerufenem Kontext

Architektur

LlamaIndex folgt einer klaren RAG-Pipeline: Datenladen → Indizierung → Abfrage → Nachbearbeitung → Antwort-Synthese. Wie IBM feststellt, transformiert es große Textdatensätze in leicht abfragbare Indizes und rationalisiert RAG-aktivierte Content-Generierung.

Performance

Im AIMultiple-Benchmark demonstrierte LlamaIndex starke Token-Effizienz (~1.600 Token pro Abfrage) und niedrigen Overhead (~6 ms), was es kosteneffizient für hochvolumige Abruf-Workloads macht.

Preise

LlamaIndex selbst ist Open Source und kostenlos. Kosten entstehen durch:

  • LLM-API-Nutzung (OpenAI, Anthropic usw.)
  • Vector-Database-Hosting (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Embedding-Modell-Inferenz

Am besten geeignet für

Teams, die Dokumentensuche, Wissensmanagement oder Q&A-Systeme aufbauen, bei denen Abrufgenauigkeit vorrangig ist. Ideal, wenn Ihr primärer Anwendungsfall das Abfragen strukturierter oder semi-strukturierter Textdaten ist.

Einschränkungen

  • Weniger flexibel für mehrstufige Agenten-Workflows im Vergleich zu LangChain
  • Kleinere Community und Ökosystem als LangChain
  • Hauptsächlich für Abrufaufgaben optimiert statt für allgemeine Orchestrierung

2. LangChain — Am besten für komplexe agentenbasierte Workflows

LangChain ist ein vielseitiges Framework für den Aufbau agentenbasierter KI-Anwendungen. Es bietet modulare Komponenten, die zu komplexen Workflows mit mehreren LLMs, Tools und Entscheidungspunkten „verkettet" werden können.

Hauptmerkmale

  • Chains — kombiniert LLMs, Prompts und Tools zu wiederverwendbaren Workflows
  • Agents — autonome Entscheidungseinheiten, die Tools auswählen und Aufgaben ausführen
  • Memory-Systeme — Konversationsverlauf, Entity-Memory und Knowledge Graphs
  • Tool-Ökosystem — umfangreiche Integrationen mit Suchmaschinen, APIs, Datenbanken
  • LCEL (LangChain Expression Language) — deklarative Syntax zum Aufbau von Chains mit |-Operator
  • LangSmith — Evaluierungs- und Monitoring-Suite für Tests und Optimierung
  • LangServe — Deployment-Framework, das Chains in REST APIs konvertiert

Architektur

LangChain verwendet ein imperatives Orchestrierungsmodell, bei dem der Kontrollfluss über Standard-Python-Logik verwaltet wird. Einzelne Komponenten sind kleine, kompositionierbare Chains, die zu größeren Workflows zusammengesetzt werden können.

Performance

Der AIMultiple-Benchmark zeigte, dass LangChain die höchste Token-Nutzung (~2.400 pro Abfrage) und höheren Orchestrierungs-Overhead (~10 ms) aufwies. Dies spiegelt seine Flexibilität wider – mehr Abstraktionsebenen bieten Vielseitigkeit, fügen aber Processing-Overhead hinzu.

Preise

  • LangChain Core: Open Source, kostenlos
  • LangSmith: $39/Nutzer/Monat für Developer-Plan, kundenspezifische Enterprise-Preise
  • LangServe: Kostenlos (self-hosted Deployment)

Zusätzliche Kosten für LLM-APIs und Vector Databases fallen an.

Am besten geeignet für

Teams, die komplexe Agentensysteme mit mehreren Tools, Entscheidungspunkten und autonomen Workflows aufbauen. Besonders stark, wenn Sie umfangreiche Integrationen benötigen oder planen, mehrere KI-Anwendungen mit gemeinsamen Komponenten aufzubauen.

Einschränkungen

  • Höherer Token-Verbrauch bedeutet erhöhte API-Kosten
  • Steilere Lernkurve aufgrund umfangreicher Abstraktionen
  • Kann für einfache Abrufaufgaben überdimensioniert sein

3. Haystack — Am besten für produktionsreife Enterprise-Systeme

Haystack ist ein Open-Source-Framework von deepset mit Fokus auf Produktionsdeployment. Es verwendet eine komponentenbasierte Architektur mit expliziten Input/Output-Verträgen und erstklassiger Observability.

Hauptmerkmale

  • Komponenten-Architektur — typisierte, wiederverwendbare Komponenten mit @component-Decorator
  • Pipeline-DSL — klare Definition des Datenflusses zwischen Komponenten
  • Backend-Flexibilität — einfacher Austausch von LLMs, Retrievern und Rankern ohne Code-Änderungen
  • Integrierte Observability — granulare Instrumentierung der Komponenten-Level-Latenz
  • Production-First-Design — Caching, Batching, Fehlerbehandlung und Monitoring
  • Document Stores — native Unterstützung für Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • REST-API-Generierung — automatische API-Endpoints für Pipelines

Architektur

Haystack betont Modularität und Testbarkeit. Jede Komponente hat explizite Inputs und Outputs, was es einfach macht, Teile der Pipeline zu testen, zu mocken und zu ersetzen. Der Kontrollfluss bleibt Standard-Python mit Komponenten-Komposition.

Performance

Haystack erreichte die niedrigste Token-Nutzung im Benchmark (~1.570 pro Abfrage) und wettbewerbsfähigen Overhead (~5,9 ms), was es hochgradig kosteneffizient für Produktionsdeployments macht.

Preise

  • Haystack: Open Source, kostenlos
  • deepset Cloud: Managed Service ab $950/Monat für kleine Deployments

Am besten geeignet für

Enterprise-Teams, die Produktions-RAG-Systeme deployen, die Zuverlässigkeit, Observability und langfristige Wartbarkeit erfordern. Ideal, wenn Sie klare Komponenten-Verträge und die Fähigkeit zum Austausch zugrunde liegender Technologien benötigen.

Einschränkungen

  • Kleinere Community im Vergleich zu LangChain
  • Weniger umfangreiches Tool-Ökosystem
  • Verboserer Code aufgrund expliziter Komponentendefinitionen

4. DSPy — Am besten für minimale Boilerplate und Signature-First-Design

DSPy ist ein Signature-First-Programming-Framework von Stanford, das Prompts und LLM-Interaktionen als komponierbare Module mit typisierten Inputs und Outputs behandelt.

Hauptmerkmale

  • Signatures — definieren Task-Intent durch Input/Output-Spezifikationen
  • Module — kapseln Prompting und LLM-Aufrufe (z.B. dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Optimizers — automatische Prompt-Optimierung (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimaler Glue-Code — Wechsel zwischen Predict und CoT ändert keine Verträge
  • Zentralisierte Konfiguration — Modell- und Prompt-Handling an einem Ort
  • Type-Safety — strukturierte Outputs ohne manuelles Parsing

Architektur

DSPy verwendet ein funktionales Programmierparadigma, bei dem jedes Modul eine wiederverwendbare Komponente ist. Der Signature-First-Ansatz bedeutet, dass Sie definieren, was Sie wollen, und DSPy handhabt, wie das Modell geprompted wird.

Performance

DSPy zeigte den niedrigsten Framework-Overhead (~3,53 ms) im Benchmark. Allerdings war die Token-Nutzung moderat (~2.030 pro Abfrage). Die Ergebnisse verwendeten dspy.Predict (ohne Chain-of-Thought) für Fairness; Aktivierung von Optimizern würde die Performance-Charakteristiken ändern.

Preise

DSPy ist Open Source und kostenlos. Kosten beschränken sich auf LLM-API-Nutzung.

Am besten geeignet für

Forscher und Teams, die saubere Abstraktionen schätzen und Boilerplate minimieren möchten. Besonders nützlich, wenn Sie mit Prompt-Optimierung experimentieren oder starke Typ-Verträge benötigen.

Einschränkungen

  • Kleineres Ökosystem und Community
  • Weniger Dokumentation im Vergleich zu LangChain/LlamaIndex
  • Neueres Framework mit weniger Real-World-Fallstudien
  • Signature-First-Ansatz erfordert Mental-Model-Shift

5. LangGraph — Am besten für mehrstufige graphbasierte Workflows

LangGraph ist LangChains Graph-First-Orchestrierungs-Framework für den Aufbau zustandsbehafteter Multi-Agent-Systeme mit komplexer Verzweigungslogik.

Hauptmerkmale

  • Graph-Paradigma — definiert Workflows als Knoten und Kanten
  • Bedingte Kanten — dynamisches Routing basierend auf Zustand
  • Typisiertes State-Management — TypedDict mit Reducer-Style-Updates
  • Zyklen und Schleifen — Unterstützung für iterative Workflows und Retries
  • Persistenz — Workflow-Zustand speichern und wiederherstellen
  • Human-in-the-Loop — pausieren für Genehmigung oder Input während der Ausführung
  • Parallele Ausführung — unabhängige Knoten gleichzeitig ausführen

Architektur

LangGraph behandelt Kontrollfluss als Teil der Architektur selbst. Sie verdrahten Knoten (Funktionen) mit Kanten (Übergänge), und das Framework handhabt Ausführungsreihenfolge, State-Management und Verzweigung.

Performance

LangGraph hatte den höchsten Framework-Overhead (~14 ms) aufgrund der Graph-Orchestrierungs-Komplexität. Die Token-Nutzung war moderat (~2.030 pro Abfrage).

Preise

LangGraph ist Open Source. LangSmith-Monitoring-Kosten fallen an, wenn verwendet ($39/Nutzer/Monat für Developer-Tier).

Am besten geeignet für

Teams, die komplexe Multi-Agent-Systeme aufbauen, die ausgefeilten Kontrollfluss, Retries, parallele Ausführung und State-Persistenz erfordern. Ideal für lang laufende Workflows mit mehreren Entscheidungspunkten.

Einschränkungen

  • Höchster Orchestrierungs-Overhead
  • Komplexeres Mental Model als imperative Frameworks
  • Am besten für wirklich komplexe Workflows geeignet – kann für einfache RAG überdimensioniert sein

Das richtige Framework für Ihren Anwendungsfall wählen

Verwenden Sie LlamaIndex, wenn:

  • Ihr primärer Bedarf Dokumentenabruf und -suche ist
  • Sie die effizienteste Token-Nutzung für RAG-Abfragen wünschen
  • Sie Wissensbasen, Q&A-Systeme oder semantische Suche aufbauen
  • Sie klare, lineare RAG-Pipelines über komplexe Orchestrierung schätzen

Verwenden Sie LangChain, wenn:

  • Sie umfangreiche Tool-Integrationen (Suche, APIs, Datenbanken) benötigen
  • Sie mehrere KI-Anwendungen mit gemeinsamen Komponenten aufbauen
  • Sie das größte Ökosystem und Community-Support wünschen
  • Agentenbasierte Workflows mit autonomer Entscheidungsfindung erforderlich sind

Verwenden Sie Haystack, wenn:

  • Sie Produktionssysteme deployen, die Zuverlässigkeit erfordern
  • Sie erstklassige Observability und Monitoring benötigen
  • Komponenten-Testbarkeit und -Austauschbarkeit Prioritäten sind
  • Sie die kosteneffizienteste Token-Nutzung wünschen

Verwenden Sie DSPy, wenn:

  • Sie minimale Boilerplate und saubere Abstraktionen wünschen
  • Prompt-Optimierung für Ihren Anwendungsfall wichtig ist
  • Sie Type-Safety und funktionale Programmiermuster schätzen
  • Sie sich mit neueren, forschungsorientierten Frameworks wohl fühlen

Verwenden Sie LangGraph, wenn:

  • Ihr Workflow komplexe Verzweigung und Schleifen erfordert
  • Sie zustandsbehaftete Multi-Agent-Orchestrierung benötigen
  • Human-in-the-Loop-Genehmigungsschritte erforderlich sind
  • Parallele Ausführung die Performance signifikant verbessern würde

Architektur und Entwicklererfahrung

Laut AIMultiple-Analyse sollte die Framework-Wahl Folgendes berücksichtigen:

  • LangGraph: Deklaratives Graph-First-Paradigma. Kontrollfluss ist Teil der Architektur. Skaliert gut für komplexe Workflows.
  • LlamaIndex: Imperative Orchestrierung. Prozedurale Skripte mit klaren Retrieval-Primitiven. Lesbar und debuggbar.
  • LangChain: Imperativ mit deklarativen Komponenten. Komponierbare Chains mit |-Operator. Schnelles Prototyping.
  • Haystack: Komponentenbasiert mit expliziten I/O-Verträgen. Produktionsreif mit feinkörniger Kontrolle.
  • DSPy: Signature-First-Programme. Vertragsgetriebene Entwicklung mit minimaler Boilerplate.

Kostenüberlegungen

Token-Nutzung wirkt sich direkt auf API-Kosten aus. Basierend auf dem Benchmark mit GPT-4.1-mini-Preisen (~$0,15 pro Million Input-Token):

Kosten pro 1.000 Abfragen:

  • Haystack: ~$0,24 (1.570 Token × 1.000 / 1M × $0,15)
  • LlamaIndex: ~$0,24 (1.600 Token × 1.000 / 1M × $0,15)
  • DSPy: ~$0,30 (2.030 Token × 1.000 / 1M × $0,15)
  • LangGraph: ~$0,30 (2.030 Token × 1.000 / 1M × $0,15)
  • LangChain: ~$0,36 (2.400 Token × 1.000 / 1M × $0,15)

Bei großem Maßstab (10 Millionen Abfragen pro Monat) beträgt der Unterschied zwischen Haystack und LangChain allein bei API-Kosten ca. $1.200 pro Monat.

Der Benchmark-Vorbehalt

Die AIMultiple-Forscher weisen darauf hin, dass ihre Ergebnisse spezifisch für die getestete Architektur, Modelle und Prompts sind. In der Produktion:

  • LangGraphs parallele Ausführung könnte die Latenz signifikant reduzieren
  • DSPys Optimizers (MIPROv2, Chain-of-Thought) könnten die Antwortqualität verbessern
  • Haystacks Caching- und Batching-Features wurden nicht genutzt
  • LlamaIndexs erweiterte Indizierungsstrategien wurden nicht vollständig genutzt
  • LangChains LCEL-Optimierungen waren durch Standardisierung eingeschränkt

Die Real-World-Performance hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall, Datencharakteristiken und Architekturentscheidungen ab.

Die RAG-Framework-Landschaft entwickelt sich weiter:

  • Multi-modale Unterstützung — Erweiterung über Text hinaus zu Bildern, Audio und Video
  • Hybrid-Retrieval — Kombination von Vektorsuche mit Keyword-Matching und Knowledge Graphs
  • Query-Optimierung — automatische Query-Zerlegung und Routing
  • Evaluierungs-Frameworks — integrierte Test- und Benchmarking-Tools
  • Deployment-Abstraktionen — einfacherer Weg vom Prototyp zur Produktion
  • Kostenoptimierung — Reduzierung von Token-Nutzung und API-Aufrufen

Fazit

Die RAG-Framework-Auswahl 2026 hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab:

  • LlamaIndex glänzt bei dokumentzentriertem Retrieval mit starker Token-Effizienz
  • LangChain bietet das umfangreichste Ökosystem für komplexe agentenbasierte Workflows
  • Haystack liefert produktionsreife Zuverlässigkeit mit den niedrigsten Token-Kosten
  • DSPy bietet minimale Boilerplate mit Signature-First-Abstraktionen
  • LangGraph handhabt ausgefeilte Multi-Agent-Systeme mit Graph-Orchestrierung

Für die meisten Teams, die mit RAG beginnen, bietet LlamaIndex den schnellsten Weg zur Produktion für retrieval-fokussierte Anwendungen, während LangChain sinnvoll ist, wenn Sie umfangreiche Tooling- und Agenten-Fähigkeiten erwarten. Enterprise-Teams sollten Haystack für sein Production-First-Design und Kosteneffizienz stark in Betracht ziehen.

Die Frameworks schließen sich nicht gegenseitig aus – viele Produktionssysteme kombinieren sie, verwenden LlamaIndex für Retrieval und LangChain für Orchestrierung. Beim Aufbau von RAG-Systemen sollten Sie auch Vector Databases für AI-Anwendungen für effiziente Ähnlichkeitssuche evaluieren und Open Source LLMs als Alternativen zu kommerziellen Modellen in Betracht ziehen. Beginnen Sie mit dem Framework, das zu Ihrem primären Anwendungsfall passt, messen Sie die Performance mit Ihren tatsächlichen Daten und iterieren Sie basierend auf Real-World-Ergebnissen. Für diejenigen, die Produktions-RAG-Systeme aufbauen, bietet Building LLM Apps praktische Muster und Best Practices für Retrieval-Augmented Generation.

Häufig gestellte Fragen

Sollte ich LangChain oder LlamaIndex für meinen RAG-Chatbot verwenden?

Für dokumentlastige Q&A-Chatbots bietet LlamaIndex typischerweise schnellere Entwicklung mit besserer Token-Effizienz (~1.600 Token vs ~2.400). LangChain glänzt, wenn Ihr Chatbot mehrere Tools, externe APIs oder komplexe mehrstufige Reasoning benötigt. Wenn Ihr primärer Bedarf “Dokumente abfragen und Antworten zurückgeben” ist, starten Sie mit LlamaIndex. Wenn Sie Agenten-Fähigkeiten, Web-Suchen oder Integration mit mehreren Services erwarten, bietet LangChains Ökosystem trotz höherer Token-Kosten mehr langfristige Flexibilität.

Was ist das einfachste RAG-Framework für Anfänger?

LlamaIndex bietet den einfachsten Einstiegspunkt mit intuitiven High-Level-APIs. Sie können ein funktionales RAG-System in unter 20 Zeilen Code aufbauen. Haystack bietet hervorragende Dokumentation und klare Tutorials für Produktions-Workflows. LangChain hat die umfangreichsten Lernressourcen, aber steilere anfängliche Komplexität. DSPy erfordert Verständnis seines Signature-First-Paradigmas. Um RAG-Konzepte schnell zu lernen, starten Sie mit LlamaIndex; für produktionsreife Muster ziehen Sie Haystack in Betracht.

Kann ich später RAG-Frameworks wechseln, ohne alles neu zu schreiben?

Ein Wechsel ist möglich, erfordert aber signifikantes Refactoring. Die Frameworks teilen gemeinsame Konzepte (Embeddings, Vector Stores, Retriever), implementieren sie aber unterschiedlich. Ihre Vector Database und Dokument-Embeddings bleiben portabel – die Orchestrierungslogik muss neu geschrieben werden. Viele Teams verwenden Abstraktionsschichten, um Anwendungscode von Framework-Spezifika zu isolieren. Planen Sie 2-4 Wochen Migrationsarbeit für mittelgroße Projekte ein. Berücksichtigen Sie dies bei Ihrer initialen Wahl – ein Wechsel hat reale Kosten.

Welches RAG-Framework ist am besten für Produktion?

Haystack ist explizit für Produktionsdeployments mit REST APIs, Docker-Unterstützung, Monitoring und den niedrigsten Token-Kosten (~$1.200 weniger pro Monat als LangChain bei 10M Abfragen) ausgelegt. LlamaIndex bietet produktionsreife Zuverlässigkeit mit starker Token-Effizienz. LangChain funktioniert in Produktion, erfordert aber aufgrund höheren Token-Verbrauchs sorgfältigeres Ressourcenmanagement. Evaluieren Sie basierend auf der operativen Reife Ihres Teams, Monitoring-Anforderungen und Toleranz für das Debuggen komplexer Abstraktionen.

Wie viel kostet das Betreiben eines RAG-Systems tatsächlich?

Kosten gliedern sich in Vector-Database-Hosting ($20-200/Monat je nach Größe), LLM-API-Aufrufe (dominierender Faktor) und Embedding-Generierung. Mit GPT-4.1-mini bei 1M Abfragen/Monat: Haystack kostet ~$240, LangChain ~$360 – eine Differenz von $120 monatlich. Self-hosted Open Source LLMs eliminieren Per-Token-Kosten, erfordern aber Infrastruktur ($500-2000/Monat für GPUs). Die meisten Produktions-RAG-Systeme kosten $500-5000/Monat abhängig von Traffic, Modellwahl und Optimierungsaufwand.

Performance-Daten stammen aus dem AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) und der IBM LlamaIndex vs LangChain Analyse (2025).