LLM-Integration: -50% L1-Tickets ohne Halluzinationen 

LLMs verbunden mit Ihrer echten Dokumentation. RAG-Architektur die Quellen zitiert, Chatbots die bei Unsicherheit eskalieren, und null "Halluzinationen" in Produktion. EU-Server, DSGVO und EU AI Act konform.

-50% L1-Tickets
90%+ RAG-Genauigkeit
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Enterprise RAG, Chatbots, KI-APIs

LLMs die nichts erfinden

Wir sind kein ChatGPT-Wrapper. Wir implementieren RAG-Architektur die Antworten in Ihrer echten Dokumentation verankert. Multi-Modell (GPT-4, Claude, Llama) ohne Anbieterabhängigkeit. EU-Server für DSGVO und EU AI Act Compliance.

rag/pipeline.py
# RAG Pipeline - Keine Halluzinationen
async def query(question: str):
docs = await vector_store.search(
embed(question), top_k=5
)
if docs.confidence < 0.8:
return "No tengo información"
return llm.generate(docs, question)
90%+ Genauigkeit
0 Halluzinationen
✓ EU Data

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

Executive Summary

Für die Geschäftsführung.

LLM-Integration reduziert Kundenservice-Betriebskosten um 40-60% durch Automatisierung von L1-Tickets. RAG-Architektur garantiert Antworten basierend auf Ihrer echten Dokumentation und eliminiert das Risiko von "Halluzinationen" die der Marke schaden.

Typische Investition: €15.000-50.000 je nach Komplexität. Nachweisbarer ROI in 4-8 Monaten. Volle DSGVO und EU AI Act Compliance mit EU-Servern.

Technische Zusammenfassung

Für den CTO.

RAG-Architektur mit Vector Stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), optimierten Chunks und semantischen Embeddings. Multi-Modell-Support (GPT-4o, Claude, Llama 3, Mistral) ohne Anbieterabhängigkeit.

Sicherheits-Safeguards: Konfidenz-Threshold, Human Escalation, Content-Filterung. Deployment in Ihrer Cloud (AWS, GCP, Azure) oder On-Premise für maximale Privatsphäre.

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.
  • Budgets unter €12K für ein funktionales MVP.

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.

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. Halluzinations-Prävention.

04

Produktion & Iteration

Deployment, Monitoring, kontinuierliche Verbesserung basierend auf echter Nutzung.

Risiken und Mitigation

Wir antizipieren Probleme bevor sie auftreten.

Modell-Halluzinationen

Mitigación:

RAG-Architektur mit Konfidenz-Threshold und Human Escalation bei Unsicherheit.

Sensible Daten an Dritte

Mitigación:

Self-hosted Modell-Option (Llama, Mistral) ohne Daten die Ihren Perimeter verlassen.

Anbieterabhängigkeit

Mitigación:

Multi-Modell-Abstraktion die Anbieterwechsel mit minimalen Änderungen ermöglicht.

Regulatorische Non-Compliance

Mitigación:

EU-Server, DSGVO-Dokumentation, EU AI Act Klassifizierung inklusive.

Warum Kiwop für LLMs

Wir sind keine "ChatGPT-Wrapper"-Verkäufer. Wir implementieren seit 15+ Jahren Technologie die Geschäftsergebnisse liefert. Verantwortungsvolle KI, keine Halluzinationen, nachweisbarer ROI.

15+ Jahre Erfahrung
90+ RAG-Genauigkeit
0 Halluzinationen in Produktion

Preise für RAG-Chatbot und LLM-Integration

Preise aktualisiert Januar 2026.

Interner RAG-Chatbot: 20.000-35.000 EUR
Kundensystem mit Integrationen: 40.000-75.000 EUR
Inklusive Entwicklung, Deployment, 3 Monate Tuning
Typischer ROI: 4-8 Monate

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 verhindert ihr Halluzinationen?

RAG-Architektur die Antworten in echten Dokumenten verankert. Safeguards die niedrige Konfidenz erkennen und zu Menschen eskalieren.

GPT-4, Claude oder Llama?

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?

Llama 3 oder self-hosted Mistral. Daten verlassen nie Ihren Perimeter. Performance vergleichbar mit GPT-4.

Kann ich LLM-Anbieter wechseln?

Architektur designed für 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.

Brauchen Sie einen Chatbot oder Agenten?

RAG-Architektur-Evaluation. Wir entwerfen sichere Integration mit Ihren Daten. Keine Halluzinationen, DSGVO und EU AI Act konform.

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Letzte Aktualisierung: Februar 2026

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KI, Sicherheit und Performance. Diagnose mit phasenweisem Vorschlag.

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