Enterprise KI Entwicklung

KI Softwareentwicklung & Architektur
Skalierbar, sicher und DSGVO-konform

Wir bauen maßgeschneiderte KI-Systeme für den Mittelstand. Von robusten RAG-Pipelines mit Qdrant bis hin zu hochperformanten Rust/Axum Microservices und PyTorch-Integrationen. Sicher gehostet on-premise oder in der Private Cloud.

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✓ PoC in 72h • DSGVO-konform • EU-Server

Enterprise KI Softwareentwicklung Architektur

Moderner Enterprise Tech-Stack

Wir setzen auf bewährte, zukunftssichere Frameworks für maximale Performance und Sicherheit.

Vektor-Datenbanken

Hochperformante Ähnlichkeitssuche für RAG-Pipelines. Wir implementieren Qdrant und Pinecone für latenzarme Abfragen auf Milliarden von Vektoren.

Backend & Microservices

Sichere und skalierbare REST & gRPC APIs geschrieben in Rust (Axum) oder Python (FastAPI). Maximale Stabilität für Ihre Produktionssysteme.

KI Modelle & Frameworks

Integration von PyTorch, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol und Open-Source LLMs (DeepSeek-V4). Feinabstimmung und Guardrails für halluzinationsfreie Ausgaben.

Computer Vision & Generierung

Automatisierte Bild- und Videogenerierung über die ComfyUI API, Sora 2, Kling 3.0 oder Veo 3.1 – direkt in Ihre ERP-Systeme integriert.

Enterprise Architektur & DSGVO Blueprint

Sichere Datenverarbeitung nach deutschen Standards. On-Premise oder in der Private Cloud.

Datensicherheit & DSGVO Blueprint

  • Zero-Data-Retention: Keine Nutzung Ihrer Daten für KI-Training durch Drittanbieter.
  • On-Premise Hosting: DeepSeek-V4 & Open-Source LLMs komplett lokal auf Ihren Servern.
  • Private Cloud: ISO 27001 zertifizierte EU-Server (Hetzner/AWS Frankfurt).
  • Access Control: RBAC (Role-Based Access Control) Integration in Active Directory.

RAG Pipeline Architektur

Unsere Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architektur verbindet Ihre Unternehmensdaten sicher mit den besten LLMs.

  • Data Ingestion: Konnektoren für SharePoint, Confluence, ERP.
  • Embedding: Lokale Embedding-Modelle (HuggingFace) für maximalen Datenschutz.
  • Retrieval: Hybrid-Search (Keyword + Vektor) mit Qdrant.
  • Generation: Kontext-injizierte Prompts mit Claude Opus 5 oder GPT-5.6 Sol.

4-Phasen Entwicklungs-Roadmap

Von der Idee zur produktiven Enterprise-Lösung in wenigen Wochen.

Phase 1
1

Architektur-Audit

Analyse Ihrer Datenstruktur, Auswahl der Modelle (Open-Source vs. API) und Erstellung des DSGVO-Sicherheitskonzepts.

Phase 2
2

PoC in 72h

Entwicklung eines Proof-of-Concept (MVP) zur schnellen Validierung von Latenz, Antwortqualität und RAG-Retrieval-Genauigkeit.

Phase 3 & 4
3

Prod API & Maintenance

Deployment robuster Rust/Axum Microservices, CI/CD Pipelines und kontinuierliches Monitoring (Halluzinations-Tracking & SLA).

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Kostenlos und unverbindlich.

Preise & Retainer

Transparent nach Funktionsumfang kalkuliert. Hier sind unsere bewährten Projektpakete.

RAG PoC / MVP

ab 7.500€
  • Anbindung an 1-2 Datenquellen
  • Qdrant Vector DB Setup
  • Basis RAG-Pipeline
  • Proof of Concept in < 2 Wochen
Anfragen

Support & Maintenance

ab 2.000€ / Monat
  • SLA & Bugfixing
  • Monitoring von Halluzinationen
  • Server & GPU Hosting (EU)
  • Kontinuierliches Prompt-Tuning
Kontaktieren

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Ist das sicher? Wo landen unsere Firmendaten?

Wir bauen streng DSGVO-konforme Lösungen. Bei der Nutzung von APIs wie Azure OpenAI oder Anthropic (Claude Opus 5) sichern wir Zero-Data-Retention-Policies zu. Für maximale Geheimhaltung hosten wir Open-Source Modelle (wie DeepSeek-V4) sowie die Vektor-Datenbank (Qdrant) 100% on-premise oder in Ihrer eigenen Private Cloud.

Können die KI-Systeme "halluzinieren" oder falsche Dinge behaupten?

Durch Enterprise RAG-Architekturen beschränken wir Antworten streng auf Ihre verifizierten Dokumente. Zusammen mit "Guardrail"-Mechanismen und genauen System-Prompts minimieren wir das Halluzinationsrisiko. Das System gibt bei Unsicherheit an, dass die Information nicht im Kontext gefunden wurde.

Welchen Tech-Stack nutzen Sie für APIs und Generierung?

Für hochperformante Backends nutzen wir Rust (Axum) oder Python (FastAPI/PyTorch). Als Vector Database kommt häufig Qdrant oder Pinecone zum Einsatz. Für die Bild-/Videogenerierung binden wir die ComfyUI API, Sora 2, Kling 3.0 oder Veo 3.1 headless an.