01//
Schatten-IT & Datenlecks
Mitarbeiter schicken sensible Firmendaten an unkontrollierte Large Language Models (LLM) in der Consumer-Cloud, und zwar ohne Freigabe, ohne Protokoll und ohne Löschkonzept.
// Branchen
Souveräne KI-Infrastrukturfür regulierte Branchen
Für Werke, Maschinenbauer, Finanzhäuser und Medizintechnik bleiben Small Language Models (SLM) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) On-Premises und laufen mit Zero Data Retention.
Die Inferenz läuft im eigenen Rechenzentrum oder auf dem Edge-Knoten in der Halle, sodass statt Token-Gebühren Strom und Abschreibung anfallen und personenbezogene Daten das Firmennetz nicht verlassen.
- 01//
On-Premise Enclaves
Datensouveräne KI-Infrastruktur
- 02//
Multi-Agent Workflows
Autonome Prozess-Orchestrierung
- 03//
Enterprise Knowledge
Sichere RAG- & Vektorsuche
- 04//
Edge & Embedded AI
Latenzarme SLM-Integration
// Risiko
Was vor der Produktion verloren geht
Drei Fehlerbilder aus Projekten mit Künstlicher Intelligenz (AI), an denen der Produktionsstart scheitert.
02//
Prototyp ohne Betriebskonzept
Der Prototyp läuft im Demo-Tenant mit zehn Testnutzern, doch für den Betrieb fehlen Rechtekonzept und Lastprofil, weshalb der Übergang in die Produktion ausbleibt.
03//
Steigende Cloud-OPEX
Starr angebundene SaaS-Modelle erzeugen unkalkulierbare API-Kosten, denn die Token-Rechnungen wachsen mit jeder Abteilung, während der Vertrag nicht mitwächst.
// Services
Vier Säulen, vom Audit bis zum Edge-Knoten
Künstliche Intelligenz (AI) für den DACH-Mittelstand umfasst Governance, Modellform, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Hardware, die im Haus bleibt.
01// STRATEGIE
Enterprise AI Strategy & Governance
EU AI Act: Risikoklasse, Pflichten und Nachweis-Dokumentation- Betriebsrats-Blueprints nach § 87 BetrVG
- TCO-Vergleich von Cloud, On-Premises und Edge
- Zero Data Retention als feste Betriebsregel
02// ENGINEERING
Custom Model Engineering & Fine-Tuning
LoRA und QLoRA (Low-Rank Adaptation) für Form, Stil und JSON-Syntax- Quantisierung auf INT4 und FP8 sowie Pruning
- Distillation vom Lehrer- auf das Schüler-Modell
- Kein Fakten-Training, das Wissen bleibt im Index
03// SKALIERUNG
RAG & Agentic Systems Architecture
HyDE (Hypothetical Document Embeddings) und Reciprocal Rank Fusion- Vektorsuche auf Qdrant oder pgvector
- LangGraph mit State, Knoten und bedingten Kanten
- Human-in-the-Loop vor Buchung, Versand und Schreibzugriff
04// TECHNOLOGIE
Edge AI & Infrastructure Sizing
Small Language Models (SLM) auf NVIDIA Jetson, Mac Studio und AI-PCs- Serving über vLLM, TensorRT-LLM und Ollama
- Sizing nach Latenz, VRAM und Tokens pro Sekunde
- Air-gapped, ohne Cloud-Roundtrip
// Architecture
Inferenz und Orchestrierung
Large Language Models (LLM) liefern Tokens, während LangGraph den Zustand zwischen Oberfläche, Vektordatenbank und Freigabe hält. Eine lineare Kette endet, ein zyklischer Graph dagegen korrigiert.
- Prompt
- Retrieve
- Antwort
Der Pfad ist gerichtet und kennt keine Rückkehr, sodass ein Fehlversuch oder eine fehlende Quelle die Kette beendet.
- Agent
- Check
- Freigabe
Retry → Agent
Der Check schickt den State zurück oder zur menschlichen Freigabe, während kritische Aktionen warten.
- Orchestrierung
- LangGraph reicht ein typisiertes State-Objekt durch die Knoten, und bedingte Kanten entscheiden, ob ein Retry, der nächste Agent oder Human-in-the-Loop folgt.
- Inferenz
- vLLM und TensorRT-LLM stellen die Gewichte auf eigener Hardware bereit, während NeMo Guardrails die Antwort auf die gelieferten Quellen begrenzen.
vLLM
Inferenz-Server
TensorRT-LLM
GPU-Serving
LangGraph
Zyklische Orchestrierung
Qdrant
Vektordatenbank
pgvector
PostgreSQL-Vektoren
NeMo Guardrails
Prompt-Grenzen
Interactive 2.5D Factory Engine
AI Pipeline Assembly Line
Die Pipeline besteht aus fünf Stationen: Datenquelle, Vektordatenbank, Agentenlogik, Modell und Guardrail. Wer links auswählt, sieht rechts den Aufbau.
FACTORY FLOOR VIEWGRID: ISOMETRIC 2.5DStation 01 // Sensor & Ingestion
CAMERA Pipeline
Status: Optical Scan Active
Station 02 // 19"-Rack Vector Storage
QDRANT Vector Engine
Dense & Sparse Hybrid Index
Station 03 // Robot Agent Workstation
LANGGRAPH State Graph
Human-in-the-Loop Counter
⚡
Station 04 // Inference Processing Chamber
DEEPSEEK Engine
vLLM / TensorRT Acceleration
Station 05 // Laser Guardrail Gateway
NEMO Protection
DSGVO & PII Sanitizer
LATENZ PRO TKL
< 140 ms
COMPLIANCE
DSGVO, AVV Art. 28
ISOLATION LEVEL
AIR-GAPPED READY
// Sprint
Enterprise Fast-Track Sprint
In vier Wochen führt der Sprint von der Risikoklasse zur Übergabe, damit Künstliche Intelligenz (AI) in den Betrieb geht und nicht in einen weiteren Prototyp.
- 01Woche 1
AI Audit & Security Check
- Datenfluss-Analyse und Schatten-IT-Assessment
- Risikoklasse nach dem EU AI Act
- Token-Kosten-Projektion gegen On-Premises
- 02Woche 2
Architecture & Vector Database Setup
- Modellwahl: DeepSeek, Llama oder Qwen
- On-Premises- oder VPC-Sandbox
- Hybride Ingestion für Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- 03Woche 3
Custom Agentic Workflows & Guardrails
- LangGraph mit Human-in-the-Loop vor Schreibrechten
- NeMo Guardrails gegen direkte und indirekte Prompt Injection
- Read-only als Default, keine Excessive Agency
- 04Woche 4
Benchmarking, Training & Production Handover
- Latenz- und VRAM-Optimierung
- Ragas-Evaluation: Faithfulness und Answer Relevance
- Betriebsrats-Blueprints und Dokumentationsübergabe
// Audit
Enterprise AI Readiness Audit
Ein Termin klärt Datenfluss und EU AI Act sowie die Frage, ob Large Language Models (LLM) On-Premises bleiben.
Kontakt // Schreiben Sie uns
- DSGVO, AVV nach Art. 28
- Zero Data Retention
- Made in DACH
Enterprise AI Engineering & Beratung
Autonome KI-Agenten & SLMs.Zero Data Retention.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) durchsucht die eigenen Dokumente, und Small Language Models (SLM) formulieren die Antwort auf eigener Hardware, sodass kein Prompt an eine fremde API geht. Die Betriebskosten stehen schon vor dem Rollout fest.