Generative KI & Chatbots - On-Premise & DSGVO-konform

Generative KI & Chatbots - On-Premise & DSGVO-konform

Generative KI & Chatbots

Intelligente Kommunikation, die bei Ihnen bleibt

Nutzen Sie moderne Generative KI und Chatbots vollständig on-premise - ohne dass Kundendaten oder Unternehmenswissen in die Cloud fließen. Ideal für deutsche Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen.

Unsere Generative KI Lösungen

1. RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation)

Intelligente Wissensdatenbanken mit KI-Antworten

Machen Sie Ihr Unternehmenswissen durchsuchbar und lassen Sie KI präzise Antworten generieren - on-premise und DSGVO-konform:

Funktionen:

  • Semantische Suche: Verstehen der Nutzer-Intention, nicht nur Keywords
  • Context-Aware Answers: Antworten basierend auf Ihren Dokumenten
  • Multi-Document: Informationen aus mehreren Quellen kombinieren
  • Source Attribution: Quellenangaben für jede Antwort
  • Multi-Language: Deutsch, Englisch, weitere Sprachen
  • Access Control: Benutzerrechte auf Dokumentebene

Anwendungsfälle:

Technische Dokumentation (Maschinenbau):

  • Techniker fragen: “Wie warte ich die Spindel der CNC-Maschine X200?”
  • System durchsucht 10.000+ Seiten Wartungshandbücher
  • Liefert präzise Antwort mit Quellenangabe und Bildern
  • Zeitersparnis: 80% weniger Suchzeit

Compliance & Normen (Automotive):

  • Ingenieure fragen: “Welche ISO-Normen gelten für Airbag-Tests?”
  • System kennt 50.000+ Normen, Gesetze, interne Richtlinien
  • Findet relevante Paragraphen und erklärt Anforderungen
  • Compliance-Risiko: -90%

Kundenservice (B2B):

  • Service-Mitarbeiter fragen: “Wie löse ich Fehlercode E4711?”
  • System durchsucht Ticket-Historie, Knowledge Base
  • Schlägt bewährte Lösungen vor
  • First-Call-Resolution: +40%

Vertrieb & Quotation (Anlagenbau):

  • Vertrieb fragt: “Welche Komponenten brauche ich für Kundenanfrage X?”
  • System kennt 30 Jahre Projekthistorie
  • Schlägt ähnliche Projekte und Stücklisten vor
  • Angebotserstellung: 60% schneller

Technologie:

  • Vector Database: ChromaDB, Milvus, Qdrant
  • Embeddings: Deutsche Modelle (intfloat/multilingual-e5)
  • LLMs: Llama 3.1, Mistral, deutsche Fine-Tunes
  • Chunking: Semantisch optimiert für lange Dokumente
  • Reranking: Relevanzoptimierung

Vorteile On-Premise:

  • Unternehmenswissen bleibt intern (keine Lecks)
  • DSGVO-konform (keine Datenübertragung)
  • Volle Kontrolle über Antworten
  • Keine API-Kosten pro Anfrage
  • Anpassung an Ihre Fachsprache

ROI-Beispiel: Maschinenbauunternehmen (500 MA, 200 Techniker)

  • Zeitersparnis Suche: 2h/Woche/Techniker = 400h/Woche
  • Kosteneinsparung: ~80.000€/Monat
  • Investition: 250.000€ (Entwicklung + Hardware)
  • ROI in 3-4 Monaten

2. Conversational AI - Intelligente Chatbots

Kundenservice & interne Assistenten

Entwickeln Sie intelligente Chatbots, die natürliche Gespräche führen können - ohne Cloud-Dienste:

Kundenservice-Chatbot (E-Commerce / B2B):

Funktionen:

  • Intent Recognition: Versteht Kundenanliegen
  • Entity Extraction: Bestell-Nr, Produkte, Termine
  • Context Management: Mehrstufige Dialoge
  • FAQ Automation: Häufige Fragen automatisch beantworten
  • Ticket Creation: Automatische Eskalation an Support
  • Sentiment Analysis: Erkennt frustrierte Kunden

Unterstützte Kanäle:

  • Website (Web-Widget)
  • WhatsApp Business
  • E-Mail
  • Telefon (Voice Bot Integration)
  • MS Teams / Slack (Interne Bots)

Sprachfähigkeiten:

  • Deutsch (inkl. Dialekte, Umgangssprache)
  • Englisch
  • Weitere Sprachen nach Bedarf

Use Cases:

E-Commerce:

  • “Wo ist meine Bestellung #12345?”
  • “Ich möchte Artikel X zurückgeben”
  • “Welche Größe passt bei Schuhen?”
  • Automatisierungsgrad: 60-70% der Anfragen

B2B Service:

  • “Wann kommt der Techniker?”
  • “Ich brauche Ersatzteil Y für Maschine Z”
  • “Wie bediene ich Funktion X?”
  • Ticket-Reduktion: 40%

Interne HR-Bots:

  • “Wie viele Urlaubstage habe ich?”
  • “Wie beantrage ich Elternzeit?”
  • “Wo finde ich Formular X?”
  • HR-Entlastung: 30%

Technologie:

  • NLU: Rasa, spaCy (deutsche Modelle)
  • LLMs: Llama 3.1, Mistral (für Generierung)
  • Dialog Management: State Machines, Rasa Core
  • Integration: REST APIs, Webhooks

Vorteile On-Premise:

  • Kundendaten bleiben im Unternehmen
  • DSGVO-konforme Speicherung von Gesprächen
  • Keine Chat-Logs in fremden Clouds
  • Volle Kontrolle über Bot-Verhalten
  • Integration in interne Systeme (ERP, CRM)

ROI-Beispiel: Online-Shop (50.000 Bestellungen/Monat)

  • Anfragen: ~5.000/Monat
  • Automatisierung: 60% = 3.000 Anfragen
  • Zeitersparnis: 10 Min/Anfrage = 500 Stunden/Monat
  • Kosteneinsparung: ~20.000€/Monat
  • Investition: 100.000€, ROI in 5 Monaten

3. Content-Generierung mit Generative AI

Automatisierte Text- und Bild-Erstellung

Erstellen Sie Inhalte automatisch mit KI - on-premise und ohne Copyright-Risiken:

Text-Generierung:

Produktbeschreibungen (E-Commerce):

  • Generierung aus Produktdaten (ERP)
  • SEO-optimiert mit Keywords
  • Mehrsprachig (DE, EN, FR)
  • 1.000+ Texte/Tag möglich
  • Zeitersparnis: 90%

Technische Berichte (Industrie):

  • Generierung aus Sensordaten
  • Automatische Auswertung
  • PDF-Export mit Charts
  • Vorlagen für verschiedene Zielgruppen
  • Zeitersparnis: 70%

E-Mail-Vorschläge (CRM):

  • Personalisierte Vorschläge
  • Basierend auf Kundenhistorie
  • Verschiedene Tonalitäten
  • Sales-Team schreibt 2x schneller

Marketing-Content:

  • Blog-Entwürfe aus Keywords
  • Social Media Posts
  • Newsletter-Texte
  • Immer mit menschlicher Review

Bild-Generierung (Stable Diffusion On-Premise):

Use Cases:

  • Produktvisualisierung: Prototypen ohne Fotoshooting
  • Marketing-Assets: Social Media Grafiken
  • Konzept-Designs: Erste Entwürfe für Designer
  • Inneneinrichtung: Raumvisualisierungen

Technologie:

  • Stable Diffusion XL
  • ControlNet (für präzise Kontrolle)
  • Inpainting / Outpainting
  • LoRA Fine-Tuning (Ihre Produkte)

Rechtliche Sicherheit:

  • Open-Source Modelle (keine Lizenzgebühren)
  • Keine Copyright-Verletzungen (kein Scraping)
  • Generierte Inhalte gehören Ihnen
  • DSGVO-konform (keine Personen ohne Zustimmung)

Vorteile On-Premise:

  • Keine API-Kosten pro Generierung
  • Unbegrenzte Nutzung
  • Vertrauliche Produkt-Infos bleiben intern
  • Anpassung auf Ihre Brand Guidelines
  • Integration in Content-Management

ROI-Beispiel: Online-Shop (5.000 Produkte)

  • Content-Creation: 50€/Produkt (extern)
  • Kosten bisher: 250.000€
  • Mit KI: 80% Automatisierung
  • Zeitersparnis: 90%, Kosten: -70%
  • Einsparung: 175.000€, Investition: 80.000€

4. Voice AI - Spracherkennung & -synthese

Sprache verstehen und generieren - on-premise

Entwickeln Sie sprachgesteuerte Anwendungen ohne Cloud:

Speech-to-Text (STT):

  • Echtzeit-Transkription: Meetings, Interviews
  • Deutsch-optimiert: Dialekte, Fachbegriffe
  • Speaker Diarization: Wer hat was gesagt?
  • Timestamps: Genaue Zeitstempel
  • Integration: Telefonie, Konferenz-Tools

Anwendungen:

  • Call-Center: Automatische Transkription
  • Meetings: Protokolle automatisch erstellen
  • Voice Commands: Sprachsteuerung von Maschinen
  • Accessibility: Untertitel für Hörgeschädigte

Text-to-Speech (TTS):

  • Natürliche Stimmen: Deutscher Akzent
  • Emotionen: Freundlich, professionell, dringend
  • Custom Voices: Ihre Corporate Voice
  • Multi-Language: 40+ Sprachen

Anwendungen:

  • IVR-Systeme: Telefonansagen
  • Voice-Assistenten: Sprechende Chatbots
  • E-Learning: Vertonung von Kursen
  • Accessibility: Vorlesen für Sehbehinderte

Technologie:

  • STT: Whisper (OpenAI, lokal), Vosk
  • TTS: Coqui TTS, piper
  • Voice Cloning: Eigene Stimmen trainieren

Vorteile On-Premise:

  • Keine Übertragung sensibler Gespräche
  • DSGVO-konform (Mitarbeiter-/Kundengespräche)
  • Niedrige Latenz
  • Keine API-Kosten (unbegrenzte Nutzung)

ROI-Beispiel: Call-Center (50 Agents)

  • Transkription: 30 Min/Tag/Agent
  • Zeitersparnis: 25 Stunden/Tag = 500 Stunden/Monat
  • Kosteneinsparung: ~20.000€/Monat
  • Investition: 60.000€, ROI in 3 Monaten

5. Agentic AI - Autonome KI-Agenten

KI die Aufgaben selbstständig erledigt

Entwickeln Sie KI-Agenten, die eigenständig planen und handeln - siehe auch Agentic AI Lösungsseite.

Funktionen:

  • Task Planning: Zerlegt komplexe Aufgaben
  • Tool Usage: Nutzt APIs, Datenbanken, Tools
  • Decision Making: Trifft Entscheidungen basierend auf Kontext
  • Error Handling: Erkennt und korrigiert Fehler
  • Human-in-the-Loop: Fragt bei Unsicherheit nach

Use Cases:

  • Dokumenten-Workflows: Automatische Verarbeitung inkl. Validierung
  • IT-Support: Autonome Ticket-Bearbeitung
  • Data Analysis: Selbstständige Datenauswertung
  • Report Generation: Automatische Berichterstellung

Mehr Details: Agentic AI Lösungen

Technologie-Stack

Large Language Models (LLMs)

Open Source (On-Premise):

  • Llama 3.1 70B: State-of-the-art, Deutsch gut
  • Llama 3.1 8B: Schnell, für einfache Tasks
  • Mistral 7B: Effizient, mehrsprachig
  • Mixtral 8x7B: MoE-Architektur, sehr gut
  • Qwen 2.5: Exzellente Coding-Fähigkeiten

Deutsche Fine-Tunes:

  • DiscoLM (Deutsche Telekom)
  • GermanLlama
  • LeoLM (LAION)

Quantisierung:

  • GGUF (llama.cpp) - CPU-optimiert
  • GPTQ / AWQ - GPU-optimiert
  • INT8 / INT4 - Schneller, weniger RAM

Vector Databases & RAG

Vector DBs:

  • ChromaDB: Einfach, Python-native
  • Qdrant: Performance, Production-Ready
  • Milvus: Skalierbar, Enterprise
  • Weaviate: GraphQL, Hybrid Search

Embedding Models:

  • intfloat/multilingual-e5-large (Deutsch sehr gut)
  • sentence-transformers/paraphrase-multilingual
  • jina-embeddings-v2-base-de

RAG Frameworks:

  • LangChain (Python)
  • LlamaIndex (spezialisiert auf RAG)
  • Haystack (Enterprise-Ready)

NLU & Dialog Management

NLU Frameworks:

  • Rasa Open Source (Deutsch gut)
  • spaCy (Deutsche Modelle)
  • Flair (Sequence Labeling)

Dialog Management:

  • Rasa Core (State-based)
  • LangChain Agents (LLM-based)
  • Custom State Machines

Speech AI

Speech-to-Text:

  • Whisper (OpenAI, lokal)
  • Vosk (Lightweight, offline)
  • Coqui STT

Text-to-Speech:

  • Coqui TTS (High Quality)
  • piper (Fast, efficient)
  • Bark (Emotionale Stimmen)

Image Generation

Stable Diffusion:

  • SDXL (High Resolution)
  • SD 1.5 (Schneller)
  • ControlNet (Precise Control)

Tools:

  • Automatic1111 WebUI
  • ComfyUI (Node-based)
  • InvokeAI (User-friendly)

Hardware-Anforderungen

Für RAG-Systeme (Small - Medium)

Minimal:

  • CPU: 8 Cores
  • RAM: 32GB
  • GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB) oder 2x RTX 4060 Ti
  • Storage: 1TB NVMe SSD

Empfohlen (500+ Nutzer):

  • CPU: 16 Cores
  • RAM: 128GB
  • GPU: NVIDIA A40 (48GB) oder L40 (48GB)
  • Storage: 2TB NVMe SSD (für Dokumente)

Für Chatbots (High-Traffic)

Minimal:

  • CPU: 16 Cores
  • RAM: 64GB
  • GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB)
  • Storage: 500GB SSD

High-Traffic (10.000+ Anfragen/Tag):

  • CPU: 32 Cores
  • RAM: 128GB
  • GPU: 2x NVIDIA A40 oder L40
  • Storage: 1TB SSD
  • Load Balancing empfohlen

Für Content-Generierung (Batch)

Text-Generation:

  • CPU: 16 Cores
  • RAM: 128GB
  • GPU: NVIDIA A40 (für 70B Modelle)
  • Storage: 500GB SSD

Bild-Generierung (Stable Diffusion):

  • CPU: 8 Cores
  • RAM: 32GB
  • GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
  • Storage: 1TB SSD (für Modelle & Outputs)

Für Voice AI

Speech-to-Text (Real-Time):

  • CPU: 16 Cores
  • RAM: 32GB
  • GPU: Optional (für Batch)
  • Storage: 500GB SSD

Text-to-Speech:

  • CPU: 8 Cores
  • RAM: 16GB
  • GPU: Optional (schneller)
  • Storage: 200GB SSD

Entwicklungsprozess

Phase 1: Anforderungsanalyse (2-3 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Use Case Definition: Welches Problem lösen wir?
  2. Datenanalyse: Welche Daten sind verfügbar?
  3. User Stories: Wie soll die Interaktion ablaufen?
  4. KPI-Definition: Wie messen wir Erfolg?
  5. Technische Machbarkeit: Welche Modelle eignen sich?

Deliverables:

  • Requirements Document
  • User Journey Map
  • Technical Concept
  • Timeline & Budget

Phase 2: Proof of Concept (4-6 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Data Preparation: Dokumente aufbereiten, Embeddings erstellen
  2. Model Selection: LLMs testen, vergleichen
  3. Prototype Development: Funktionaler Prototyp
  4. Evaluation: Qualität messen (Accuracy, Relevanz)
  5. User Testing: Feedback von Stakeholdern

Deliverables:

  • Funktionierender Prototyp
  • Evaluation Report
  • Lessons Learned
  • Go/No-Go Decision

Phase 3: Production Development (12-16 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Fine-Tuning: Modell auf Ihre Daten anpassen
  2. UI/UX Development: Benutzeroberflächen entwickeln
  3. Integration: An ERP, CRM, Website anbinden
  4. Security: Access Control, Audit Logs
  5. Testing: Umfangreiche Tests (Functional, Load, Security)

Deliverables:

  • Production-Ready System
  • User Interface
  • API Documentation
  • Security Audit
  • Test Reports

Phase 4: Deployment & Training (4-6 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Infrastructure Setup: Server, GPU, Monitoring
  2. Deployment: Rollout in Produktion
  3. User Training: Schulung der Anwender
  4. Admin Training: IT-Team schulen
  5. Hypercare: 4 Wochen intensive Betreuung

Deliverables:

  • Live System
  • Geschulte Anwender
  • Operations Manual
  • Incident Response Plan

Phase 5: Monitoring & Optimization

Ongoing:

  • Performance Monitoring: Response Times, Accuracy
  • User Feedback: Kontinuierliche Verbesserung
  • Model Updates: Neue Modelle testen
  • Feature Enhancements: Neue Funktionen entwickeln
  • Support: Deutschsprachiger Support

Pricing & ROI

Typische Projektgrößen

Small RAG-System:

  • Use Case: Interne Knowledge Base (< 10.000 Dokumente)
  • Nutzer: < 50
  • Aufwand: 3-4 Monate
  • Team: 2-3 Personen
  • Kosten: 80.000 - 120.000€
  • ROI: 6-9 Monate

Medium Chatbot:

  • Use Case: Kundenservice (5.000-10.000 Anfragen/Monat)
  • Kanäle: Website, WhatsApp
  • Aufwand: 5-7 Monate
  • Team: 3-4 Personen
  • Kosten: 120.000 - 180.000€
  • ROI: 8-12 Monate

Large Enterprise RAG:

  • Use Case: Konzern-Wissensdatenbank (> 100.000 Dokumente)
  • Nutzer: > 500
  • Multi-Language, Access Control
  • Aufwand: 9-12 Monate
  • Team: 4-6 Personen
  • Kosten: 300.000 - 500.000€
  • ROI: 12-18 Monate

Laufende Kosten

  • Hardware:
    • Strom & Kühlung: ~5.000-15.000€/Jahr
    • Hardware-Wartung: 10% der HW-Kosten/Jahr
  • Software-Wartung: 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr
  • Model Updates: 2-4x/Jahr, je 10.000-30.000€
  • Support: Nach SLA (Bronze/Silver/Gold)

Warum On-Premise Generative KI?

Datenschutz & Compliance

  • DSGVO-konform: Keine Datenübertragung in die Cloud
  • Unternehmenswissen bleibt intern: Kein Training externer Modelle
  • Kundendaten geschützt: Chats bleiben im Unternehmen
  • Audit-Trail: Lückenlose Nachverfolgbarkeit

Kosteneffizienz

  • Keine API-Kosten: Unbegrenzte Nutzung nach Investition
  • Vorhersagbare Kosten: Keine Überraschungen
  • ROI nach 6-18 Monaten: Je nach Use Case
  • Langfristig günstiger: Bei hoher Nutzung

Kontrolle & Anpassbarkeit

  • Volle Kontrolle: Über Modelle, Antworten, Verhalten
  • Custom Fine-Tuning: Auf Ihre Daten und Fachsprache
  • Keine Zensur: Keine external Content Policies
  • Integration: Nahtlos in Ihre Systeme

Performance & Zuverlässigkeit

  • Niedrige Latenz: Keine Internet-Roundtrips
  • Hohe Verfügbarkeit: Keine Cloud-Ausfälle
  • Skalierbarkeit: Nach Ihren Bedürfnissen
  • Offline-Fähigkeit: Funktioniert ohne Internet

FAQ

F: Wie gut sind On-Premise Modelle im Vergleich zu GPT-4?
A: Llama 3.1 70B und Mixtral 8x22B erreichen ~85-90% der GPT-4 Qualität, für viele Use Cases ausreichend. Bei Deutsch-Fokus oft sogar besser.

F: Kann ich die Modelle auf meine Fachsprache anpassen?
A: Ja, durch Fine-Tuning und RAG. Fine-Tuning ab ~1.000 Beispieldialogen, RAG sofort einsetzbar.

F: Wie schnell sind die Antworten?
A: Mit guter Hardware (A40/L40): 20-50 Tokens/Sekunde = 1-2 Sekunden für Antworten. Mit RTX 4090: ~15-30 Tokens/Sekunde.

F: Was passiert, wenn das Modell nicht weiter weiß?
A: RAG-Systeme können “Ich weiß es nicht” sagen oder an Menschen eskalieren. Konfigurierbar nach Ihren Anforderungen.

F: Können die Chatbots auch Actions ausführen (z.B. Ticket erstellen)?
A: Ja, durch Integration mit Ihren Systemen via APIs. Das ist “Agentic AI” - siehe Agentic AI Seite.

F: Wie lange dauert die Entwicklung?
A: PoC in 4-6 Wochen, Production-System in 3-6 Monaten je nach Komplexität.

F: Was kostet der laufende Betrieb?
A: Hauptkosten: Strom (~5.000-15.000€/Jahr) und Wartung (15-20% der Entwicklungskosten/Jahr).

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