Benchmark-Vergleich: BubbleGPT RAG vs. OpenAI Assistant Retrieval – Wer beherrscht die KI-basierte Dateisuche besser?

Ein Erfahrungsbericht von INTRANET Software & Consulting GmbH

In der aktuellen Diskussion rund um Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme gibt es kaum ein heißeres Thema als die Frage: Wie schlägt sich ein lokal betriebenes, konfigurierbares RAG-System wie BubbleGPT gegen die hochautomatisierte Retrieval-Funktion der OpenAI Assistant API?

Wir haben den direkten Vergleich gemacht – mit realen Dateien, echten Fragen und klar messbaren Ergebnissen.

Der Aufbau: Zwei Systeme, ein Ziel

Für unseren Benchmark haben wir 82 strukturierte PDFs aus dem [Natural Questions Dataset (NQ)] verwendet und diese sowohl in unser eigenes BubbleGPT RAG-System mit Qdrant-Vektordatenbank als auch in die OpenAI Assistant API mit Dateiretrieval geladen.

Unser Ziel: Herausfinden, wie zuverlässig, transparent und anpassbar beide Systeme bei dokumentbasierten Fragen antworten – sowohl inhaltlich als auch technisch.

Die Methodik

• Fragen: Aus Datenbank extrahiert (z. B. „Was ist Non-Controlling Interest?“)

• Antwortprüfung: Manuell, mit Fokus auf:

  • Dokumenttreffer (retrieval accuracy)

  • Antworttiefe (completeness)

  • Kohärenz (coherence)

• Bewertet wurde: Inhalt, Relevanz, Dokumentenauswahl, Kontexttiefe

Die Ergebnisse auf einen Blick

Kriterium	OpenAI Assistant API	BubbleGPT RAG (Qdrant)
Antwortqualität	Präzise, formal, mit Fußnoten	Kontextreich, detailliert, erklärend
Transparenz	Black Box, keine Einblicke	Voll konfigurierbar (Chunking, Scores, top_k)
Dokumenten-Retrieval	Punktgenau, wenige Dokumente	Breiter, inkl. zusätzlicher kontextueller Treffer
Nachvollziehbarkeit	Eingeschränkt	Lückenlos: File-Scores, Ranking, Retrieval-Log
Legalität & DSGVO	Nur über US-Cloud	On-Premise möglich, DSGVO-konform
Technische Integration	Nur OpenAI Cloud	REST-API, Webhooks, On-Premise möglich

Fallbeispiel: „Who sings ‘Love Will Keep Us Alive’ by the Eagles?“

• OpenAI Assistant: Antwortete korrekt, ergänzte sogar Songwriter und Charterfolge.

• BubbleGPT RAG: Nannte direkt den Sänger (Timothy B. Schmit), ohne Zusatzinfos.

Fazit: Beide Systeme lieferten die richtige Antwort – das eine ausführlicher, das andere fokussierter. Wer gewinnt? Hängt vom Use Case ab.

Entscheidende Stärke von BubbleGPT:

Konfigurierbarkeit

Was BubbleGPT einzigartig macht:

• Top-K-Konfiguration

• Score-Thresholds

• Vollständige Kontrolle über Embedding-Strategie

• Integration mit eigenen Modellen (Open Source oder GPT-4)

• Knowledge-Graph-Erweiterbarkeit

Damit ist BubbleGPT nicht nur ein Tool – sondern ein Framework, das sich perfekt an spezifische Business-Anforderungen anpassen lässt.

🧭 Fazit: Wann welches System?

OpenAI Assistant Retrieval

✅ Ideal für: einfache Aufgaben, Prototypen, schnelle Tests

Einschränkungen: keine Transparenz, keine Konfiguration, Cloud-only

BubbleGPT RAG

✅ Ideal für: Enterprise-Anwendungen, Datenschutzanforderungen, komplexe Use Cases

Vorteile: volle Kontrolle, on-prem-fähig, multimodellfähig, auditierbar

🔐 Enterprise-Ready statt Black-Box

INTRANET GmbH setzt mit BubbleGPT auf ein offenes, vertrauenswürdiges RAG-Framework, das Unternehmen volle Kontrolle über ihre Daten, Retrieval-Strategien und die genutzten KI-Modelle gibt. Unser System ist nicht nur eine Alternative – sondern in vielen Fällen die einzige DSGVO-konforme Option für sensible Dokumentenprozesse.

Neugierig geworden?👉 Wir stellen BubbleGPT gerne in einem Demo-Call vor oder integrieren es als Pilot in Ihre bestehende Umgebung.