Haystack (deepset) — Open-Source-AI-Orchestrierungs-Framework des Berliner Unternehmens deepset für produktionsreife RAG-Pipelines, semantische Suche und Agenten-Workflows.

Self-hosted DSGVO hoch

Beta — ohne Gewähr. Die Ergebnisse sind eine Orientierung, keine Beratung. Für Entscheidungen auf ihrer Grundlage übernehmen wir keine Haftung. Preise und Lizenzangaben stammen aus unserem Katalog (Stichtag je Tool) und können sich ändern.

Unsere Einschätzung

Haystack ergänzt die bestehende RAG-Pipeline (pgvector/Qdrant + LiteLLM) um ein ausgereiftes Orchestrierungs-Framework für mehrstufige Pipelines (Retrieval → Routing → Generation) und Agenten-Workflows, statt diese Logik selbst zu bauen. Sinnvoll, sobald die RAG-Anforderungen über eine einfache Vector-Suche hinausgehen (Multi-Source-Retrieval, Re-Ranking, komplexe Tool-Call-Ketten). Deutsches Unternehmen (deepset, Berlin) hinter dem Open-Source-Projekt, Apache2-lizenziert.

Fakten

Hosting	Self-hosted · Vendor-Lock-in niedrig
DSGVO-Bewertung	hoch — Self-hosted Python-Framework, läuft vollständig in eigener Infrastruktur, keine Pflicht-Datenübertragung an Dritte (Stand 2026-07)
Lizenz	Apache2 · Open Source: ja
Kosten	ab 0 € / Monat · Modell kostenlos (Stand 2026-07)
Reife	Releases aktiv · Community gross (Stand 2026-07)
Betrieb	Infrastruktur mittel · Wartung mittel · Docker: ja
Integration	API hoch · LLM-integrierbar: ja
Lokalisierung	Deutsch: ja · GoBD: nein
Zielgröße	alle Größen

Kernfunktionen

Modulare RAG-Pipelines (Retrieval, Routing, Generation) als Code/YAML
Native Anbindung an Qdrant, pgvector, Ollama, OpenAI u. a.
Agenten-Unterstützung für mehrstufige Aufgaben
Deutsches Unternehmen hinter dem Projekt (deepset, Berlin)

Deckt diese Prozesse ab

RAG-Indizierung & Vector Store (voll)
Tool-Call-Layer (Prozessintegration) (teilweise)

Website des Anbieters ↗

Angaben Stand 2026-07 (Preise) / 2026-07 (Reife), ohne Gewähr.

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