KI-Beratung
DSGVO-konform On-Premise Open Source

KI ohne Bauchschmerzen

Ihre Daten bleiben bei Ihnen. Open Source Modelle und lokale Installationen für maximale Sicherheit und volle Kontrolle.

Public vs. Private KI im Vergleich

Was unterscheidet ChatGPT & Co. von einer eigenen KI-Infrastruktur?

Kriterium
Public AI
(ChatGPT, Claude)
Private AI
(DeepSeek, Llama)
Datenschutz
Daten an externe Cloud (oft US)
100% in Ihrer Infrastruktur
Kosten
Laufende Gebühren pro Anfrage
Einmalig + Hardware/Strom
Anpassbarkeit
Kaum – Modell ist vorgegeben
Hoch – Fine-Tuning möglich
Latenz
Abhängig von Internet/Auslastung
Unter Ihrer Kontrolle
Vendor Lock-in
Abhängigkeit vom Anbieter
Keine – volle Transparenz

Spotlight

DeepSeek & Open-Source KI

DeepSeek R1 ist ein Open-Source-Modell, optimiert auf logische Schlussfolgerungen und Datenabfragen. Performance vergleichbar mit GPT-4 – bei offenem Quellcode und MIT-Lizenz.

Llama 3 von Meta ist vielseitig und leistungsfähig für generelle NLP-Aufgaben. Allerdings mit höheren Hardware-Anforderungen.

Der Vorteil: DeepSeek R1 ist ressourcenschonend und läuft bereits auf mittelklassiger Hardware effizient – ideal für KMUs ohne GPU-Rechenzentren.

Open Source Vorteile
  • Keine Lizenzkosten – nur Hardware & Strom
  • Anpassbar – Fine-Tuning auf Ihre Branche
  • Kein Vendor Lock-in – volle Unabhängigkeit
  • Transparent – Quellcode einsehbar

Ihre Private Knowledge Base (RAG)

Eine KI, die alle Ihre internen Dokumente kennt – und garantiert nichts nach außen sendet.

Schritt 1

Daten indexieren

Wir importieren Ihre Texte, PDFs und Datenbanken und wandeln sie in semantische Vektoren um. Diese werden in einer lokalen Vektor-Datenbank gespeichert.

Schritt 2

Lokal hosten

Das KI-Modell wird in Ihrer Umgebung bereitgestellt – auf eigener Hardware oder in der Private Cloud. Die Daten verlassen nie den definierten Serverstandort.

Schritt 3

Sicher fragen

Über eine Chat-Oberfläche stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache. Die KI antwortet streng auf Grundlage Ihrer Dokumente – keine Halluzinationen.

Welche Hardware brauchen Sie?

Dank Modell-Optimierungen (Quantisierung) überraschend wenig. Zwei Optionen:

  • Mac Studio M2 Ultra – 128 GB RAM reichen für 70B-Modelle mit ca. 10-15 Token/Sekunde
  • Dual-GPU Server – 2× NVIDIA 3090 (unter 2.500 €) für fast ChatGPT-ähnliche Geschwindigkeit

Wichtig: Mindestens 64 GB RAM und gute GPU-Beschleunigung. Wir beraten Sie zur optimalen Konfiguration.

Developer-DNA

Wir trainieren nicht neu (teuer), wir kontextualisieren (smart).

  • Docker für reproduzierbare Setups
  • LangChain zur Orchestrierung
  • ChromaDB als Vektor-Datenbank
  • Python Frameworks für Flexibilität

Häufige Fragen

Datenschutz, Betrieb und Machbarkeit.

Ja. Alle Module der KI laufen isoliert in Ihrer kontrollierten Umgebung. Es findet keine Übertragung Ihrer Unternehmensdaten an externe Dienste statt. Vertrauliche Informationen bleiben im Haus.

Nein, im Gegenteil. Da keinerlei personenbezogene Daten das System verlassen und die Verarbeitung auf Ihren eigenen (oder deutschen/EU-basierten) Servern erfolgt, bleiben Sie DSGVO-konform. Unsere Lösung wurde mit Blick auf europäische Datenschutzstandards entwickelt.

Entweder on-premise auf Ihrer eigenen Hardware oder in einer Private Cloud mit Serverstandort in Deutschland – je nach Wunsch. In beiden Fällen befinden sich die Daten physisch an einem von Ihnen kontrollierten Ort.

Ja. Durch den modularen Aufbau (Docker-Container, austauschbare Modelle) lässt sich die Lösung jederzeit anpassen. Sie möchten ein größeres Modell nutzen oder zusätzliche Datenquellen einbinden? Kein Problem. Die Open-Source-Basis erlaubt volle Kontrolle ohne Herstellerabhängigkeit.

KI-Lösung ohne Bauchschmerzen?

Lassen Sie uns in einem Erstgespräch Ihre Anforderungen durchleuchten. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, wie und ob eine souveräne KI bei Ihnen machbar ist.

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