RAG-Tools im Vergleich: R2R, Haystack oder RAGFlow?

Du willst ein RAG-System aufbauen, also eine KI, die Fragen auf Basis eurer eigenen Dokumente beantwortet. Die Grundidee ist klar. Aber dann kommt die Frage, die fast jeden zu Beginn bremst: Welches Tool soll es sein?

R2R, Haystack und RAGFlow sind drei der meistgenutzten Open-Source-Lösungen in diesem Bereich. Alle drei sind kostenlos, alle drei lösen dasselbe Grundproblem, aber sie tun es auf sehr unterschiedliche Weise. Dieser Artikel erklärt die Unterschiede so, dass du eine fundierte Entscheidung treffen kannst, auch ohne tiefen technischen Hintergrund.

Was ein RAG-System überhaupt macht

Bevor wir die Tools vergleichen, kurz zur Einordnung. RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Das Prinzip: Statt einer KI alles beizubringen, gibst du ihr Zugriff auf deine Dokumente. Stellt jemand eine Frage, sucht das System die passenden Textstellen heraus und lässt die KI darauf aufbauend antworten. Kein Raten, keine Halluzinationen, sondern Antworten aus euren eigenen Unterlagen.

Wer das Konzept noch nicht kennt, findet die Grundlagen in unserem Artikel RAG AI: Wie du der KI dein Firmenwissen beibringst.

Die drei Tools, die wir hier vergleichen, übernehmen all das: Dokumente einlesen, verarbeiten, durchsuchbar machen und auf Anfragen antworten. Was sie unterscheidet, ist der Weg dorthin.

RAGFlow: Das fertige Produkt mit Oberfläche

RAGFlow von InfiniFlow ist von den drei Tools das einzige, das sich wie ein fertiges Produkt anfühlt. Es bringt eine vollständige Web-Oberfläche mit: Dokumente hochladen, Wissensdatenbank verwalten, Chatbot testen, alles per Browser. Kein Code, kein Kommandozeilen-Setup.

Die technische Stärke von RAGFlow liegt im Umgang mit Dokumenten. Andere Tools zerhacken Texte oft blind in gleich große Abschnitte. RAGFlow versteht Dokumentstrukturen: Überschriften, Tabellen, Absätze. Es zeigt dir dabei immer genau, aus welcher Stelle eines Dokuments eine Antwort stammt, mit direktem Verweis auf die Quelle. Das reduziert Fehler und macht Antworten nachvollziehbar.

Version 0.24.0, die im Februar 2026 erschien, brachte unter anderem neue Verbindungen zu Zendesk, Bitbucket und Seafile sowie ein verbessertes Gedächtnis für mehrstufige Konversationen. Mit rund 75.000 Bewertungen auf GitHub ist RAGFlow mit Abstand das populärste der drei Tools.

Für wen: Unternehmen, die schnell starten wollen, ohne zuerst einen Entwickler einbinden zu müssen. Wer eine fertige Oberfläche will und kein eigenes System zusammenbauen möchte.

Was es kostet: Self-Hosting ist vollständig kostenlos (Apache-2.0-Lizenz). Ihr braucht einen Server mit mindestens 4 CPU-Kernen, 16 GB RAM und 50 GB Speicher. Die eigentlichen Kosten entstehen durch das Sprachmodell, das ihr anbindet (z.B. über OpenAI oder ein lokales Modell via Ollama).

Haystack: Der Baukasten für eigene Pipelines

Haystack von deepset ist kein fertiges Produkt, sondern ein Framework. Man baut sich sein RAG-System aus Bausteinen zusammen: Hier die Dokumentenverarbeitung, dort die Suche, da die Anbindung ans Sprachmodell. Das klingt aufwändiger, und das ist es auch. Aber es gibt dafür einen klaren Vorteil: maximale Flexibilität ohne Abhängigkeit von einem Anbieter.

Haystack unterstützt nahezu jeden KI-Dienst und jede Datenbank, die man sich vorstellt: OpenAI, Anthropic, Mistral, Hugging Face, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch. Wer heute mit einem Modell startet und morgen wechseln will, ändert eine Zeile, nicht das gesamte System.

Mit Version 2.25.2 (Stand 5. März 2026) hat Haystack zuletzt eine neue Funktion für dynamische Werkzeugkataloge in Agenten-Systemen erhalten sowie verbesserte Unterstützung für Jinja2-Templates in Agenten-Prompts.

Die deepset Cloud bietet einen kostenlosen Einstieg mit einer Pipeline und begrenztem Speicher. Für größere Umgebungen gibt es Enterprise-Konditionen auf Anfrage.

Für wen: Teams mit einem Entwickler, die volle Kontrolle über jede Komponente brauchen oder die keine Abhängigkeit von einem bestimmten Modell oder einer bestimmten Datenbank eingehen wollen. Wer komplexe, individuelle Pipelines plant.

Was es kostet: Das Framework selbst ist kostenlos (Open Source). Entwicklungsaufwand für Aufbau und Pflege der eigenen Pipeline ist einzuplanen.

R2R: Die API-Lösung für Entwickler

R2R von SciPhi verfolgt einen anderen Ansatz. Es ist von Grund auf als REST-API gebaut: Du schickst Anfragen, bekommst Antworten, und der Rest läuft im Hintergrund. R2R übernimmt dabei deutlich mehr als nur Suche und Antwort.

Das Besondere: R2R erstellt automatisch Wissensgraphen aus euren Dokumenten. Das bedeutet, es erkennt Zusammenhänge zwischen Personen, Produkten, Projekten oder Konzepten und verknüpft diese miteinander. Bei einfachen Fragen hilft das wenig. Bei komplexen Recherchen, wo mehrere Dokumente zusammenhängen, liefert R2R dadurch deutlich bessere Ergebnisse als ein klassisches RAG-System.

Hinzu kommt die “Deep Research API”: Statt eine einzelne Frage zu beantworten, plant R2R eigenständig mehrere Suchschritte, sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen und fasst das Ergebnis zusammen. Vergleichbar mit dem, was ein Mitarbeiter tun würde, der sich durch mehrere Dokumente arbeitet, bevor er antwortet.

R2R steht unter Apache-2.0-Lizenz, Self-Hosting ist kostenlos. SciPhi bietet auch eine Cloud-Version an.

Für wen: Entwickler, die RAG als Dienst in eigene Anwendungen integrieren wollen. Wer Wissensgraphen braucht oder mehrstufige Recherchen über große Dokumentenmengen plant.

Was es kostet: Self-Hosting ist kostenlos. Für die Cloud-Version liegen derzeit keine öffentlichen Preise vor.

Der direkte Vergleich

Welches Tool für wen?

RAGFlow: Wenn ihr schnell eine fertige Lösung braucht

Ein Mitarbeiter soll in euren Dokumenten suchen können, ohne dass ein Entwickler wochenlang daran baut. RAGFlow ist einsatzbereit, sobald es läuft. Ideal für kleinere und mittlere Unternehmen, die keinen eigenen IT-Entwickler haben, aber trotzdem auf eigene Daten setzen wollen.

Haystack: Wenn ihr maximale Flexibilität braucht

Euer KI-System soll mit verschiedenen Modellen und Datenbanken funktionieren, und niemand soll euch vorschreiben, welche Kombination ihr nutzt. Haystack ist der richtige Baukasten für Teams, die eigene Entwickler haben und langfristig die volle Kontrolle behalten wollen.

R2R: Wenn ihr RAG als Dienst in eine Anwendung einbauen wollt

Ihr entwickelt eine eigene Software oder einen Agenten, der selbst Dokumente durchsuchen soll, und wollt dafür eine fertige API nutzen. R2R passt hier besonders gut, wenn auch Zusammenhänge zwischen Dokumenten eine Rolle spielen, etwa in der Rechtsberatung, Forschung oder im Wissensmanagement.

Was alle drei nicht lösen

Alle drei Tools helfen dabei, Dokumente durchsuchbar zu machen und KI-Antworten darauf aufzubauen. Was sie nicht leisten: die Frage, welche Dokumente überhaupt eingespeist werden sollten, wie aktuell diese Daten sind und wer im Unternehmen sie pflegt.

Ein RAG-System ist nur so gut wie seine Wissensbasis. Unvollständige, veraltete oder schlecht strukturierte Dokumente führen zu unvollständigen, falschen oder unbrauchbaren Antworten. Das gilt unabhängig davon, welches Tool man verwendet.

Tipp:

Bevor ihr mit einem Tool startet, lohnt sich ein kurzer Blick auf eure Dokumente: Liegen sie strukturiert vor? Sind sie aktuell? Wenn Handbücher aus 2019 und interne Notizen ohne Kontext in der Datenbank landen, liefert auch das beste RAG-System schlechte Ergebnisse. Der Artikel Warum die beste KI an deiner Ablage scheitert erklärt das anhand von Praxis-Beispielen.

Lokale Modelle statt Cloud

Alle drei Tools können mit lokalen Sprachmodellen betrieben werden, also ohne dass eure Daten an OpenAI oder andere Cloud-Dienste gehen. Dafür nutzt man Ollama als lokalen Modell-Server. Das ist für viele Unternehmen der entscheidende Vorteil gegenüber reinen Cloud-Lösungen: Kein Datenschutzproblem, keine laufenden Kosten pro Anfrage.

Mehr dazu im Artikel Ollama im Unternehmen: Lokale KI ohne Cloud.

Fazit

RAGFlow, Haystack und R2R lösen dasselbe Problem auf sehr verschiedenen Wegen. Wer ein fertiges System ohne großen Entwicklungsaufwand sucht, ist mit RAGFlow am besten bedient. Wer maximale Flexibilität und kein Vendor Lock-in will, wählt Haystack. Wer RAG als API-Dienst in eigene Software einbauen und dabei Wissensgraphen nutzen will, ist mit R2R gut aufgestellt.

Alle drei sind kostenlos im Self-Hosting und lassen sich mit lokalen Modellen DSGVO-konform betreiben. Der Unterschied liegt nicht im Preis, sondern im Aufwand, der Kontrolle und dem konkreten Einsatzzweck.

Du weißt noch nicht, welches Tool zu euch passt?

Wir schauen uns gemeinsam an, was bei euch schon vorhanden ist, welche Anforderungen ihr habt und welcher Weg realistisch umsetzbar ist. Keine Theorie, sondern eine ehrliche Einschätzung.

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