LLM-Integration
KI an bestehende Systeme anbinden — APIs, lokale Inferenz, Streaming und Deployment-Muster für den Produktivbetrieb.
Was wir bauen
LLMs an bestehende Geschäftssysteme anzubinden ist der schwierige Teil. Das Modell selbst ist austauschbar — das Engineering, das es in eurem konkreten Kontext nützlich macht, ist die eigentliche Arbeit. API-Auswahl, Streaming-Architektur, Kostenkontrolle, Fehlerbehandlung und Graceful Degradation.
API & lokale Inferenz
Cloud-APIs (OpenAI, Anthropic, Azure) für anspruchsvolle Aufgaben. Ollama für lokale Inferenz, wenn Datenschutz oder Latenz es erfordern. Häufig beides im selben System.
Streaming-Antworten
Server-Sent Events für Echtzeit-Streaming. Nutzer sehen Antworten Token für Token entstehen — kein Warten auf eine vollständige Antwort.
Kostenmanagement
Token-Budgetierung, Modell-Routing (teure Modelle für komplexe, günstige für einfache Aufgaben), Caching bei wiederkehrenden Abfragen und Nutzungs-Dashboards.
System-Integration
REST-APIs, Datenbankanbindung, CRM-Integration, Dateisystemzugriff. LLMs, die mit euren echten Systemen kommunizieren — nicht nur auf Chat-Prompts antworten.
So funktioniert es
1. Integrations-Assessment
Eure bestehenden Systeme, APIs und Datenflüsse analysieren. Identifizieren, wo LLM-Fähigkeiten echten Mehrwert bringen — Zusammenfassungen, Klassifizierung, Extraktion, Generierung oder Entscheidungsunterstützung.
2. Modellauswahl
Das richtige Modell für jede Aufgabe — nicht jedes Problem braucht GPT-4. Lokale Modelle via Ollama für datensensible Operationen, Cloud-APIs für komplexes Reasoning, kleine Modelle für Klassifizierung.
3. Integrationsschicht bauen
API-Abstraktionsschicht mit Provider-Fallbacks, Streaming-Support, Token-Tracking und Fehlerbehandlung. Containerisiert mit Docker für konsistentes Deployment.
4. Produktiv-Härtung
Rate-Limiting, Kostenobergrenzen, Graceful Degradation bei API-Ausfällen, Response-Caching und Monitoring-Dashboards. Gebaut für zuverlässigen Betrieb im Produktivumfeld.
Gebaut & deployed
7 Live-Anwendungen mit LLM-Integration
Produktiv-Anwendungen in den Bereichen CRM, Security-Tools, Compliance-Systeme und Content-Plattformen — alle mit integrierten LLM-Fähigkeiten über Cloud-APIs und lokale Ollama-Inferenz.
Hybride Cloud- & Lokal-Architektur
Systeme, die transparent zwischen Cloud-APIs und lokalem Ollama routen. Sensible Daten bleiben lokal, komplexes Reasoning geht in die Cloud — Nutzer merken keinen Unterschied.
Firewall-Regelanalyse-Engine
LLM-gestützte Analyse von Firewall-Konfigurationen über 33 Hersteller. Parst komplexe Regelsätze, identifiziert Risiken und generiert Handlungsempfehlungen.
Häufig gestellte Fragen
Mit welchen LLM-Anbietern arbeitet ihr?
Wie kontrolliert ihr die LLM-Kosten?
Können meine Daten im eigenen Rechenzentrum bleiben?
Wie lange dauert eine LLM-Integration?
Weitere Services
Produktive RAG-Pipelines
Dokumentenverarbeitung, Vektorsuche, hybride Retrieval-Systeme und KI-Antworten mit Quellenangabe. Für den Produktivbetrieb.
ServiceKI-Agenten-Orchestrierung
Multi-Agenten-Systeme mit paralleler Ausführung, persistentem Speicher und echter Tool-Integration. Keine Chatbots.
ServiceKI-Security-Tools
KI-gestützte Firewall-Analyse, Drift-Erkennung und Compliance-Audits. 17 Jahre Security-Erfahrung trifft moderne KI.
ServiceKI-Rentenplanung
Szenariomodellierung, steueroptimierte Entnahmestrategien und Portfolioanalyse. KI trifft Finanzplanung.