LLM-Integration für Unternehmen: mit Ihren Daten, in Produktion
Wir verbinden ein LLM mit Ihrer Dokumentation und bringen es in 6-10 Wochen in Produktion. Es antwortet mit Quellenangabe und übergibt an einen Menschen, wenn es keine Quelle findet.
- 90%+ RAG-Genauigkeit
- 01 · Systeme Liest ERP, CRM und E-Mail
- 02 · Ziel Plant die Schritte
- 03 · Vorschlag Mit den Belegen
- 04 · Kontrolle Ein Mensch gibt frei
- 05 · Aktion Handelt in Ihren Systemen
- 06 · Protokoll Alles bleibt nachvollziehbar
- Lernt aus jeder Freigabe
- ISO 27001 Informationssicherheit
- ISO 42001 Managementsystem für KI
- ENS Spanischer nationaler Sicherheitsrahmen
- 5,0 auf Clutch · verifizierte Bewertungen
- Seit 2009 Software- und KI-Engineering
In Zahlen
Produktionsergebnisse
Echter finanzieller Impact gut implementierter LLMs.
- -50% L1-Tickets Vom Chatbot abgefangen
- 0,02€ Kosten/Anfrage Inkl. Infrastruktur, gegenüber 8-15 € für einen menschlichen Mitarbeiter
- 24/7 Verfügbarkeit Keine Schichten oder Feiertage
Warum
Enterprise RAG, Chatbots, KI-APIs
LLMs, die aus Ihrer Dokumentation antworten und die Quelle nennen
Wir sind kein ChatGPT-Wrapper. Wir implementieren RAG-Architektur, die Antworten in Ihrer echten Dokumentation verankert. Multi-Modell (Frontier- und Open-Weight-Modelle) ohne Anbieterabhängigkeit. EU-Server für DSGVO und EU AI Act Compliance.
- 90%+ Genauigkeit
- ✓ Nennt die Quelle
- ✓ EU Data
Definition
Was ist RAG und warum reduziert es Halluzinationen?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) durchsucht Ihre Dokumentation vor der Antwort. Das LLM antwortet auf Basis dessen, was es findet, und nennt die Quelle. Findet es nichts Relevantes, sagt es das und übergibt an einen Menschen. Der Unterschied zwischen einem Chatbot, der Ihrer Marke schadet, und einem, der sie stärkt.
Leistungsumfang
Service-Lieferumfang
Was Sie erhalten. Produktionsbereit.
- RAG-System auf Ihrer Dokumentation
- Chat-Interface oder API-Endpoint
- Anti-Halluzinations-Schutz
- Nutzungs- und Genauigkeits-Dashboard
- Feedback-Loop zur Verbesserung
- Vollständige technische Dokumentation
Zusammenfassung
Executive Summary
Für die Geschäftsführung.
LLM-Integration reduziert Kundenservice-Betriebskosten um 40-60% durch Automatisierung von L1-Tickets. Mit RAG antwortet das System mit Verweis auf Ihre Dokumentation und übergibt an einen Menschen, wenn es die Antwort nicht findet. So sinkt das Risiko von "Halluzinationen", die der Marke schaden.
Nachweisbarer ROI in 4-8 Monaten. Skalierbare Lösung angepasst an die Komplexität jedes Falls. Auf DSGVO- und EU AI Act-Konformität ausgelegt, mit EU-Servern.
Für den CTO
Technische Zusammenfassung
Für den CTO.
RAG-Architektur mit Vector Stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), optimierten Chunks und semantischen Embeddings. Multi-Modell-Support für Frontier- und Open-Weight-Modelle ohne Anbieterabhängigkeit.
Sicherheits-Safeguards: Konfidenz-Threshold, Human Escalation, Content-Filterung. Deployment in Ihrer Cloud (AWS, GCP, Azure) oder On-Premise für maximale Privatsphäre.
Für wen
Ist es für Sie?
Produktions-LLMs erfordern strukturierte Daten und Nutzungsvolumen.
Für wen
- Unternehmen mit hohem L1-Ticket-Volumen, die Kostenreduktion suchen.
- Organisationen mit umfangreicher Dokumentenbasis (FAQs, Handbücher, Richtlinien), die untergenutzt ist.
- CTOs, die Produktions-KI mit DSGVO-Compliance und EU-Daten benötigen.
- Produktteams, die KI-Features wollen, ohne von Grund auf zu bauen.
Für wen nicht
- Projekte, die nur einen ChatGPT-Wrapper ohne Anpassung benötigen.
- Unternehmen ohne strukturierte Dokumentation als Wissensbasis.
- Projekte ohne ausreichendes Daten- oder Ticket-Volumen, um ein funktionales MVP zu rechtfertigen.
Kernpunkte
Enterprise LLM-Lösungen
Use Cases mit nachgewiesenem ROI.
- 01
Kundensupport-Bot
Chatbot auf FAQs und Dokumentation. Löst L1, eskaliert L2/L3 mit Kontext. -40-60% Tickets.
- 02
Wissens-Assistent
Interner Assistent für Richtlinien und Prozesse. -50% Einarbeitungszeit.
- 03
Dokumentenverarbeitung
Strukturierte Extraktion aus Verträgen, Rechnungen, Berichten. Minuten statt Stunden.
- 04
Custom API-Endpoints
KI-APIs in Ihrer Anwendung integriert. Klassifikation, Zusammenfassung, Analyse. Keine Abhängigkeit. Läuft Ihre Anwendung auf Laravel, lesen Sie KI in Laravel integrieren.
So arbeiten wir
Integrationsprozess
Vom Konzept zur Produktion in 6-10 Wochen.
- 01
Use Case & Architektur
Definition, Datenquellen, Erfolgsmetriken. EU AI Act Bewertung.
- 02
Daten-Pipeline
Ingestion, Chunking, Embeddings, Vector Store. 90%+ Genauigkeit.
- 03
LLM-Integration
Optimierte Prompts, Safeguards, Interface oder API. Kontrolle von Halluzinationen.
- 04
Produktion & Iteration
Deployment, Monitoring, kontinuierliche Verbesserung basierend auf echter Nutzung.
Risiken und wie wir sie abdecken
Risiken und Mitigation
Wir antizipieren Probleme bevor sie auftreten.
- 01
Modell-Halluzinationen
AbhilfeRAG-Architektur mit Konfidenz-Threshold und Human Escalation bei Unsicherheit.
- 02
Sensible Daten an Dritte
AbhilfeSelf-hosted Modell-Option (Llama, Mistral), ohne dass Daten Ihren Perimeter verlassen.
- 03
Anbieterabhängigkeit
AbhilfeMulti-Modell-Abstraktion, die Anbieterwechsel mit minimalen Änderungen ermöglicht.
- 04
Regulatorische Non-Compliance
AbhilfeEU-Server, DSGVO-Dokumentation, EU AI Act Klassifizierung inklusive.
Technologien
LLM-Technologien
Multi-Modell, keine Abhängigkeit.
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Qdrant
- ChromaDB
- Python
- FastAPI
Der Beweis
Warum Kiwop für LLMs
Wir sind keine "ChatGPT-Wrapper"-Verkäufer. Wir implementieren seit 2009 Technologie, die Geschäftsergebnisse liefert. Und wir nutzen sie selbst: Der Chatbot auf kiwop.com läuft mit Claude über die Anthropic API, und unsere eigene Plattform Nexo integriert LLMs täglich in Produktion.
- 17 Jahre Erfahrung
- 90+ RAG-Genauigkeit
- 6-10 Wochen bis zur Produktion
Leistungsumfang
Was jedes LLM-Projekt beinhaltet
Maßgeschneiderte Lösungen mit nachweisbarem ROI.
- Interner RAG-Chatbot auf Ihrer Dokumentation
- Kundensystem mit CRM-Integrationen und Eskalation
- Inklusive Entwicklung, Deployment, 3 Monate Tuning
- Typischer ROI: 4-8 Monate
Quellen
Quellen der Zahlen auf dieser Seite
Woher die Angaben zu Datenschutz, Regulierung und Fallstudien stammen, die wir zitieren. Die übrigen Zahlen sind Schätzungen aus unserer Erfahrung. Abgerufen am 26. September 2026.
- OpenAI, Enterprise privacy Standardmäßig trainiert OpenAI seine Modelle nicht mit Daten, die über die API oder die Business-Pläne gesendet werden.
- Anthropic Privacy Center: Werden meine Daten für das Training genutzt? Standardmäßig nutzt Anthropic Ein- und Ausgaben seiner kommerziellen Produkte, einschließlich der API, nicht für das Training.
- Erfolgsgeschichte: Nexo Kiwops eigene Plattform, die täglich LLMs und KI-Agenten in Produktion betreibt.
- Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), EUR-Lex Offizieller Datenschutztext.
- Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (EU AI Act), EUR-Lex Offizieller Text der genannten Risikoklassen und Pflichten.
Häufige Fragen
Executive Fragen
Was CTOs fragen.
Gehen meine Daten zu OpenAI/Anthropic?
Mit Enterprise API trainieren Ihre Daten keine Modelle. Für maximale Privatsphäre deployen wir Llama/Mistral in Ihrer Cloud. Immer auf EU-Servern.
Wie reduziert ihr Halluzinationen?
RAG-Architektur, die Antworten in echten Dokumenten verankert. Safeguards, die niedrige Konfidenz erkennen und an einen Menschen eskalieren. So sinken Halluzinationen deutlich, aber nicht auf null. Deshalb nennt jede Antwort ihre Quelle.
Frontier-Modell oder Open-Weight-Modell?
Hängt vom Fall ab. Wir führen Vergleichstests mit Ihren Daten durch. Keine Einzelanbieter-Abhängigkeit.
Was passiert, wenn das LLM nicht weiß?
Es antwortet klar, dass es keine Informationen hat. Optional eskaliert zu Menschen mit Gesprächskontext.
Seid ihr DSGVO und EU AI Act konform?
Daten auf EU-Servern. Für Hochrisiko EU AI Act: Klassifizierung, technische Dokumentation und Governance inklusive.
Bestes Modell für sensible Daten?
Open-Weight-Modelle wie Llama oder self-hosted Mistral. Daten verlassen nie Ihren Perimeter. Performance vergleichbar mit Frontier-Modellen.
Kann ich LLM-Anbieter wechseln?
Architektur ausgelegt auf null Anbieterabhängigkeit. Abstraktion, die Wechsel mit minimalen Änderungen ermöglicht.
Welche Genauigkeit kann ich erwarten?
90%+ Genauigkeit mit gut konfiguriertem RAG. Wir iterieren bis zum Threshold vor Produktion. Nach dem Deployment hält LLMOps diese Genauigkeit stabil.
LLM-Integration oder KI-Agent?
LLM-Integration deckt Anfrage und Antwort ab: Chatbots, Enterprise RAG und APIs. Ein KI-Agent führt zusätzlich Aktionen in Ihren Systemen aus. Bei Unsicherheit klärt eine KI-Beratung den Ansatz vor der Investition.
Nächster Schritt
Was möchten Sie an ein LLM anbinden?
30 Minuten mit der Person, die das System entwerfen wird, nicht mit einem Vertriebler. Wir sagen Ihnen, was sich mit Ihren Daten bauen lässt, was es kosten würde und was sich nicht lohnt. Wir antworten in weniger als 24 Stunden. Wenn Sie lieber mit der vollständigen Diagnose beginnen: KI-Audit ab 3.000 €.
- Unverbindlich
- Antwort in 24h
- Individuelles Angebot
Referenzen
Projekte, in denen wir das umsetzen
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La Salve
Nexo
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Technische Erstberatung
KI, Sicherheit und Performance. Diagnose mit phasenweisem Vorschlag.
- NDA verfügbar
- Antwort <24h
- Phasenweiser Vorschlag
Ihr erstes Meeting ist mit einem Solutions Architect, nicht mit einem Verkäufer.
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