Drei Retrieval-Engines in einem Produkt sind ein echtes Ingenieursproblem: Sie müssen Identität und Routing teilen, ohne Tabellen zu teilen. Diese Plattform löst das mit einer internen API-Grenze und liefert den Benchmark mit, an dem sie sich messen lassen muss.

CompanyBrain ist eine lokal ausgerichtete Unternehmens-Wissensplattform, in der ein Arbeitsbereich drei Retrieval-Engines gegenüberstehen. Naive RAG beantwortet beleglastige Fragen mit Chunking, pgvector-Embeddings und Stichwortsuche, zu einem Ranking fusioniert; GraphRAG beantwortet Multi-Hop-Beziehungsfragen über LightRAG-Entitätsextraktion, gespeichert in PostgreSQL mit Apache AGE; und die Gbrain-Engine antwortet aus Markdown-Seiten mit Chunks, Fakten und Links, fusioniert per Reciprocal Rank Fusion.

Jede Engine behält ihren eigenen Pfad für Upload, Verarbeitung, Retrieval und Wartung, und die Plattform liefert Identität, Routing und den Arbeitsbereich darüber. Die Plattform-API liest nie direkt Modultabellen, sondern ruft die HTTP-API jedes Moduls mit einem internen Token auf; das Agent-Gateway orchestriert die MCP-Server der Module, statt das Retrieval selbst zu implementieren.

Das Repository liefert ein reproduzierbares englisches Demo-Universum samt Benchmark: Bei zehn Fragen gegen sieben Dokumente erreichen beide Vektor-Engines Recall@5 von 1,000, und jede Beziehungsfrage liefert nicht-leeren Graph-Kontext. Bilder werden heute als Eingabe unterstützt; Bilder als Belege zurückzugeben steht noch auf der Roadmap.

Lesen Sie es für die Modulgrenze (die Plattform liest nie eine Modultabelle, sie ruft die Modul-API auf) und für einen Benchmark, der reproduzierbar ist statt zitiert.