Cloud-Anwendungsfall

Hosting für RAG-Pipelines und Vektordatenbanken

Hosten Sie Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines mit pgvector, Weaviate, Qdrant oder ChromaDB auf dedizierten Cloud-Servern. Bereit für LangChain und LlamaIndex.

$4/Monat
Einstiegspreis
25
Rechenzentren weltweit
99.95%
Uptime-SLA
24/7
Support durch Menschen

Warum RAG auf OMC Cloud hosten?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet Ihre eigenen Daten mit der Intelligenz eines LLM. Dafür braucht es eine Vektordatenbank für Embeddings, Rechenleistung für die Retrieval-Pipeline und optional eine GPU für die LLM-Inferenzschicht. Managed RAG-Dienste binden Sie an den Anbieter und rechnen pro Abfrage ab.

Hosten Sie Ihren gesamten RAG-Stack selbst auf OMC Cloud: PostgreSQL + pgvector für Embeddings, LangChain oder LlamaIndex für die Orchestrierung und optional eine GPU-Instanz für lokale LLM-Inferenz. Volle Kontrolle über Ihre Daten, Ihre Pipeline und Ihre Kosten.

Die wichtigsten Vorteile

01
Volle Kontrolle über den Stack
Ihre gesamte RAG-Pipeline gehört Ihnen – Embeddings, Retrieval, Generierung.
02
pgvector und Weaviate
Betreiben Sie jede Vektordatenbank: pgvector, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, Milvus.
03
Bereit für LangChain
Installieren Sie LangChain, LlamaIndex, Haystack oder eine eigene Orchestrierung.
04
Datenschutz
Ihre Dokumente und Embeddings bleiben auf Ihrem Server. Kein Zugriff durch Dritte.
05
NVMe-Leistung
Schnelle Vektor-Ähnlichkeitssuche auf NVMe-basiertem Storage.
06
Optionale GPU
Fügen Sie eine GPU für lokale LLM-Inferenz neben Ihrer RAG-Pipeline hinzu.
07
Automatische Backups
14 tägliche Wiederherstellungspunkte für Ihre Embedding-Datenbank.
08
Skalierung nach Bedarf
Klein anfangen und Ressourcen hinzufügen, während Ihre Wissensdatenbank wächst.

So funktioniert es

1

Auswählen

Wählen Sie Rechenzentrum, GPU/CPU, RAM, Storage und Betriebssystem.

2

Bereitstellen

Server in unter 60 Sekunden einsatzbereit, über Konsole oder API.

3

Live gehen

Stack installieren, konfigurieren und mit 24/7-Support live gehen.

Cloud vs. On-Premise vs. Shared

MerkmalOMC CloudOn-PremiseShared
AnfangsinvestitionKeine – ab 4 $/Monat$5,000-50,000+5-20 $/Monat
LeistungDedizierter NVMe-SpeicherDediziert, aber festShared
SkalierungSofortWochenBegrenzt
KontrolleVoller Root-ZugriffVollständigSehr begrenzt
Uptime99,95 % SLAHängt von Ihnen ab95-99%
BackupsAutomatisch, 14 PunkteIn EigenregieEinfach
Globale Reichweite25 RechenzentrenEin StandortShared

Empfohlene Konfigurationen

Echte Tarife aus unserer Preisliste. Jederzeit nach oben oder unten skalierbar.

Starter
31 $/Monat
2A.4GB · pro Monat
  • • 2 vCPU (Intel Xeon)
  • • 4 GB RAM
  • • 40 GB NVMe
  • • 5.000 GB Transfer
Jetzt bereitstellen
Standard
62 $/Monat
4A.8GB · pro Monat
  • • 4 vCPU (Intel Xeon)
  • • 8 GB RAM
  • • 80 GB NVMe
  • • 5.000 GB Transfer
Jetzt bereitstellen
Leistung
143 $/Monat
8A.16GB · pro Monat
  • • 8 vCPU (Intel Xeon)
  • • 16 GB RAM
  • • 150 GB NVMe
  • • 5.000 GB Transfer
Jetzt bereitstellen

Technische Spezifikationen

Vektordatenbanken: pgvector, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, Milvus
Orchestrierung: LangChain, LlamaIndex, Haystack
Embeddings: OpenAI, Cohere oder selbst gehostet (e5, BGE)
LLM: Optionale GPU für lokales Llama/Mistral
Storage: NVMe für schnelle Vektorsuche
CPU: Bis zu 104 vCPU
RAM: Bis zu 512 GB (wichtig für große Indizes)
Backup: 14 tägliche Wiederherstellungspunkte

Häufig gestellte Fragen

Welche Vektordatenbanken kann ich betreiben?+

Alle: pgvector (PostgreSQL-Erweiterung), Weaviate, Qdrant, ChromaDB, Milvus, Alternativen zu Pinecone. Voller Root-Zugriff.

Brauche ich eine GPU für RAG?+

Nicht unbedingt. Die Retrieval-Pipeline läuft auf der CPU. Eine GPU benötigen Sie nur, wenn Sie lokale LLM-Inferenz statt einer externen API nutzen möchten.

Wie viele Daten kann ich indexieren?+

Das hängt von RAM und Storage ab. 4 GB RAM reichen für ~1M Vektoren, 32 GB für ~10M+. NVMe-Storage skaliert bis in den Terabyte-Bereich.

Kann ich LangChain nutzen?+

Ja. Installieren Sie LangChain, LlamaIndex, Haystack oder jedes andere Python-Framework. Voller Root-Zugriff.

Bleiben meine Daten privat?+

Vollständig. Bei selbst gehostetem RAG verlassen Ihre Dokumente und Embeddings nie Ihren Server.

Wie schneidet das im Vergleich zu Managed RAG-Diensten ab?+

Keine Gebühren pro Abfrage, kein Vendor-Lock-in, vollständiger Datenschutz. Sie kontrollieren den gesamten Stack.

Verwandte Anwendungsfälle

LLM-Inferenz
Lokales LLM für Ihre RAG-Pipeline
Datenbank-Hosting
PostgreSQL + pgvector
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