Bereit werden für KI

für den Einsatz von Agenten, Bereitstellung von Daten, Orchestrierung von LLMs

Wir bringen KI von der Idee bis in den produktiven Betrieb.

Daten anbinden

Damit Large Language Models (LLMs) gute Ergebnisse liefern, benötigen sie entscheidungsrelevante Daten. Seit Jahrzehnten begleiten wir Firmen dabei, Daten an den richtigen Ort zu bekommen. Wir binden Datenbanken, Legacy-Systeme, Dateiablagen mit Werkzeugen wie Message Queues (z.B. Apache Kafka) und Integration Patterns (z.B. Apache Camel) an und unterstützen beim Aufsetzen von Software-Integrationen zur Normalisierung und Aufbereitung.

RAG & Vektor-DBs

Damit das LLM auf euer Firmenwissen antwortet, statt nur auf allgemeines Trainingswissen, müssen riesige Datenmengen im Vorfeld organisiert werden. Einerseits ist das Context-Window von LLMs immer noch begrenzt, und andererseits verlieren LLMs sonst den Fokus. Retrieval-Augmented Generation und Vektordatenbanken helfen genau dabei: Dokumente werden mittels Pipelines zerlegt (chunked), vorbereitet (ingested and embedded) und in einer geeigneten Datenbank (z.B. pgVector oder Weaviate) referenziert. Bei passenden Anfragen ans LLM werden dann blitzschnell relevante Dokumente bereitgestellt und unterstützen die Generierung sowie das Grounding (Belegen) der Antwort. Mit einem Proof-of-Concept (PoC) Projekt kann die Funktionsweise schon vor vollständiger Realisierung und Automatisierung der Pipeline demonstriert werden.

LLM-Zugriff

LLMs können as-a-Service (Anthropic, OpenAI, Azure) in der Cloud genutzt oder — auf entsprechender Hardware — on Premise ausgeführt werden. Dazu stehen verschiedene APIs zur Verfügung. Je nach Anwendung kann Abstraktion, Model-Routing und Fallback relevant werden. Mittels MCP oder Tool-Calling werden agentische Systeme häufig mit Unternehmenssystemen gekoppelt.

Absicherung und Compliance

Bei der Öffnung von Schnittstellen für LLMs entstehen klassische Probleme: Absichern von Zugriffen, Rate-Limiting, Authentifizierung, Kosten-Tracking pro Team/Anwendung, Logging und Audit-Trails. Dazu kommen neue Themen wie Guardrails, PII-Filterung und Schutz gegen Prompt-Injection. EU AI Act und DSGVO gehören zum Standard.

Betrieb & Observability

Hosting ist in der Cloud oder on Premise (z.B. Kubernetes/OpenShift mit GPU-Scheduling) möglich. Observability (Monitoring, Tracing, Qualitäts-Evaluation und Drift-Erkennung) wird genutzt, um Betriebsvorgaben einzuhalten und iterative Verbesserungen einzuleiten.

Einstieg

Als Einstieg dient oft der wichtigste Punkt: Wo lohnt sich KI überhaupt, wie steht es um die Datenqualität, welche Architektur trägt? Dazu schulen und begleiten wir eure Teams, die wichtigste Komponente.

Ruf uns an

für ein kostenloses Erstgespräch: (0228) 5552576-0. Wir schätzen euren Bedarf und schicken euch einen konkreten Vorschlag.

Wir helfen bei:

  • Konzeption und Architektur
  • Umsetzung
  • Betrieb