LLM-Integration für Unternehmen: 50% weniger Support-Anfragen
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.
- 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 · 6 verifizierte Bewertungen
- Seit 2009 Engineering aus Spanien für Europa und Amerika
In Zahlen
Produktionsergebnisse
Echter finanzieller Impact gut implementierter LLMs.
- -50% L1-Tickets Vom Chatbot abgefangen
- 0,02€ Kosten/Anfrage vs 8-15€ mit Agent
- 24/7 Verfügbarkeit Keine Schichten oder Feiertage
Warum
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 (Frontier- und Open-Weight-Modelle) ohne Anbieterabhängigkeit. EU-Server für DSGVO und EU AI Act Compliance.
- 90%+ Genauigkeit
- 0 Halluzinationen
- ✓ EU Data
Definition
Was ist RAG und warum halluziniert es nicht?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) durchsucht Ihre Dokumentation vor der Antwort. Das LLM erfindet nichts: Es synthetisiert gefundene Informationen. Wenn es nichts Relevantes findet, sagt es das. 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. RAG-Architektur garantiert Antworten basierend auf Ihrer echten Dokumentation und eliminiert das Risiko von "Halluzinationen", die der Marke schaden.
Nachweisbarer ROI in 4-8 Monaten. Skalierbare Lösung angepasst an die Komplexität jedes Falls. Volle DSGVO und EU AI Act Compliance 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.
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. Halluzinations-Prävention.
- 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 15+ Jahren 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.
- 15+ Jahre Erfahrung
- 90+ RAG-Genauigkeit
- 0 Halluzinationen in 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
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 verhindert ihr Halluzinationen?
RAG-Architektur, die Antworten in echten Dokumenten verankert. Safeguards, die niedrige Konfidenz erkennen und zu Menschen eskalieren.
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
Loviux
La Salve
Nexo
Sprechen wir.
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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