Was wir für Sie tun

Wir entwickeln individuelle KI-Konzepte, die zu Ihren Anwendungsfällen, Ihrer bestehenden Infrastruktur und Ihren Anforderungen an Datenschutz und Compliance passen. Dabei bringen wir sowohl lokale als auch cloudbasierte KI-Lösungen in Ihre IT-Landschaft ein und sorgen für eine saubere, wartbare Integration.

Lokale KI-Modelle

Für viele Anwendungsfälle ist der Betrieb von KI-Modellen auf eigener Hardware die richtige Wahl – sei es aus Datenschutzgründen, wegen fehlender Internetanbindung oder um laufende Kosten zu vermeiden.

• Ollama, LMStudio & vergleichbare Runtimes: Installation und Betrieb lokaler Sprachmodelle auf eigener Server- oder GPU-Hardware
• Modellauswahl & -optimierung: Beratung zu Open-Source-Modellen (z. B. Llama, Mistral, Qwen) hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Ressourcenbedarf und Lizenzbedingungen
• Hardware-Sizing: Planung der benötigten Rechenleistung (CPU/GPU, VRAM) je nach Modellgröße und Anwendungsfall
• Integration in bestehende Systeme: Anbindung lokaler Modelle an Ihre Anwendungen über offene Schnittstellen (z. B. OpenAI-kompatible APIs)

Anbindung an führende KI-Anbieter

Nicht jeder Anwendungsfall lässt sich sinnvoll lokal abbilden. Für viele Szenarien ist der Zugriff auf leistungsstarke Cloud-Modelle die passende Lösung. Wir übernehmen die technische Anbindung an die relevanten Anbieter:

• Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini) und Mistral: Einrichtung, API-Integration und Absicherung des Zugriffs auf die jeweiligen Modelle
• Modell-Router wie OpenRouter oder Mammouth: Zentrale Anbindung an mehrere Anbieter über eine einheitliche Schnittstelle – flexibel, ausfallsicher und mit einfachem Wechsel zwischen Modellen
• Kostenkontrolle & Monitoring: Überwachung von API-Nutzung und Kosten, inklusive Rate-Limiting und Budget-Grenzen
• Fallback-Strategien: Automatisches Ausweichen auf alternative Anbieter oder lokale Modelle bei Ausfällen oder Limitierungen

Agentische KI

Über einfache Anfragen an ein Sprachmodell hinaus gewinnen agentische Systeme zunehmend an Bedeutung – KI, die eigenständig Aufgaben plant, Werkzeuge nutzt und mehrstufige Prozesse ausführt.

• Agenten-Frameworks (z. B. Hermes): Aufbau und Konfiguration agentischer Systeme, die Aufgaben selbstständig in Teilschritte zerlegen und ausführen
• Tool- und API-Anbindung: Integration von Agenten mit internen Systemen, Datenbanken und externen Diensten über definierte Schnittstellen
• Sicherheitsgrenzen für Agenten: Definition von Berechtigungen und Grenzen, damit autonom agierende Systeme nur auf freigegebene Ressourcen zugreifen
• Nachvollziehbarkeit: Protokollierung von Agenten-Entscheidungen und -Aktionen für Kontrolle und Fehleranalyse

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Sprachmodelle kennen Ihre internen Dokumente, Handbücher oder Wissensdatenbanken naturgemäß nicht. Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) schließen wir diese Lücke: Statt das Modell aufwendig neu zu trainieren, wird es zur Anfragezeit gezielt mit relevanten Auszügen aus Ihrer eigenen Dokumentation versorgt – etwa um einen Support-Chatbot zu realisieren, der präzise und aktuelle Antworten auf Basis Ihrer Unternehmensdaten liefert.

• Aufbau einer Vektordatenbank: Einrichtung und Betrieb geeigneter Vektordatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector) zur effizienten Speicherung und Suche Ihrer Dokumente
• Dokumenten-Aufbereitung & Chunking: Zerlegung Ihrer Dokumentation, Wikis, PDFs oder Support-Tickets in sinnvolle Abschnitte und Umwandlung in Embeddings
• Embedding-Modelle: Auswahl passender Embedding-Modelle – lokal gehostet oder über Cloud-Anbieter – abgestimmt auf Sprache, Domäne und Datenschutzanforderungen
• Retrieval-Pipeline: Konzeption der Such- und Abrufmechanik, die bei jeder Anfrage die relevantesten Inhalte findet und dem Sprachmodell als Kontext bereitstellt
• Aktualität der Wissensbasis: Automatisierte Prozesse zur laufenden Aktualisierung der Vektordatenbank, wenn sich Ihre Dokumentation ändert
• Anwendungsfälle: Support-Chatbots, interne Wissensassistenten, Dokumentensuche oder KI-gestützte Beantwortung von Kundenanfragen auf Basis Ihrer eigenen Inhalte

Der Vorteil von RAG gegenüber einem reinen Modell-Finetuning: Ihre Daten bleiben klar von den Trainingsdaten des Modells getrennt, lassen sich jederzeit aktualisieren oder entfernen, und die Antworten des Chatbots basieren nachvollziehbar auf tatsächlich vorhandenen Quellen – inklusive der Möglichkeit, diese Quellen bei Bedarf mit auszugeben.

Datenschutz und Sicherheit bei KI-Nutzung

Der Einsatz von KI wirft eigene Datenschutz- und Sicherheitsfragen auf, die von Anfang an mitgedacht werden müssen – insbesondere beim Versand von Daten an externe Anbieter.

• Datenschutzkonforme Anbieterauswahl: Bewertung von KI-Anbietern hinsichtlich Serverstandort, Auftragsverarbeitung und DSGVO-Konformität
• Vermeidung ungewollter Datenweitergabe: Konzepte zur Anonymisierung oder Filterung sensibler Daten, bevor sie an externe Modelle übermittelt werden
• Lokale Verarbeitung als Alternative: Einsatz lokaler Modelle für Anwendungsfälle mit besonders sensiblen Daten, bei denen keine Daten das eigene Netzwerk verlassen dürfen
• Transparenz & Dokumentation: Nachvollziehbare Dokumentation, welche KI-Dienste mit welchen Daten in Ihrem Unternehmen genutzt werden

Ihr Nutzen auf einen Blick

• Passgenaue KI-Lösung – lokal, cloudbasiert oder als Kombination beider Welten
• Zugriff auf die jeweils beste Modell-Option statt Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter
• Effizienzgewinne durch agentische Systeme, die wiederkehrende Aufgaben eigenständig übernehmen
• Datenschutzkonforme Umsetzung, die sensible Unternehmensdaten schützt
• Ein Ansprechpartner für Beratung, Integration und laufenden Betrieb Ihrer KI-Infrastruktur