LLM-Integration & RAG
Unternehmenswissen über Retrieval verfügbar machen. Datenquellen, Chunking, Embeddings und Berechtigungen auf den Anwendungsfall abstimmen.
Enterprise AI & LLM Architecture
AI, die in Ihre
Systemlandschaft passt.
Fundierte AI-Kompetenz trifft auf jahrzehntelange Enterprise-Erfahrung. Ich verbinde LLMs, RAG und agentische Systeme mit Ihren Anwendungen, Daten und fachlichen Anforderungen.
Die Ausgangslage
Vom überzeugenden Prototyp
zur verantwortbaren Integration.
Im Unternehmen entscheidet der Systemkontext: Welche Daten darf ein Modell sehen? Woher stammen seine Antworten? Wie werden Ergebnisse bewertet? Was geschieht, wenn ein Agent eine falsche Entscheidung vorbereitet?
Ich beginne mit einem konkreten Anwendungsfall und kläre Datenzugriff, Integrationsarchitektur und Qualitätskriterien. Lokale und private Modelle sind dabei ebenso Optionen wie geeignete Cloud-Dienste.
Mein Beitrag
Was ich konkret übernehme.
Private AI & Agents
Lokale LLMs und Docker-basierte Komponenten in vorhandene Architekturen einordnen. Werkzeuge, Zugriffsrechte und menschliche Freigaben für agentische Abläufe definieren.
AI-assisted Engineering
LLMs für Codeanalyse, Dokumentation, Refactoring und Tests einsetzen. Ergebnisse mit fachlichem Wissen und klassischer Softwareanalyse nachvollziehen.
Wissenschaftliches Fundament
AI seit der Promotion.
Heute im Enterprise-Kontext.
Bereits 1991/1992 programmierte ich Simulationen künstlicher neuronaler Netze an der Universität Düsseldorf. 2001 folgte die Promotion an der Universität Münster zur Modellbildung und Analyse eines OCR-Systems mit verteilter künstlicher Intelligenz. Dieses Fundament prägt meine Arbeit bis heute.
Akademischer Hintergrund
AI IM SYSTEMKONTEXTSCHEMATISCHE DARSTELLUNG / 01
Von der Analyse zur Umsetzung
Ein klares Vorgehen.
Passend zu Ihrem System.
Anwendung klären
Einen konkreten Prozess, zulässige Daten und überprüfbare Qualitätsziele festlegen.
Architektur wählen
Modellzugriff, Retrieval, Schnittstellen und Schutzbedarf zusammenbringen.
Ergebnisse prüfen
Mit fachlichen Beispielen testen; Fehlerfälle und Grenzen sichtbar machen.
Gezielt integrieren
AI in den Arbeitsablauf einbinden, Verantwortlichkeiten und Beobachtbarkeit vorsehen.
Wann es passt
Typische Anlässe
für eine Zusammenarbeit.
- Sie wollen vertrauliches Wissen für einen klaren Anwendungsfall erschließen.
- Ein AI-Prototyp soll an bestehende Anwendungen angebunden werden.
- LLMs sollen bei der Analyse von Legacy-Code unterstützen.
- Dokumente sollen klassifiziert oder Informationen daraus extrahiert werden.
Häufige Fragen
Gut zu wissen.
Was unterscheidet Ihre AI-Beratung?
Ich betrachte AI aus der Perspektive bestehender Unternehmenssysteme. Mein wissenschaftlicher Hintergrund in KI, meine Erfahrung mit Dokumentenprozessen und meine praktische Softwareentwicklung helfen, Ergebnisse fachlich und technisch einzuordnen.
Müssen Daten dafür in eine öffentliche Cloud?
Das hängt vom Anwendungsfall und Schutzbedarf ab. Ich berücksichtige lokale LLMs, private Umgebungen und Cloud-Angebote. Die Auswahl folgt den fachlichen, technischen und organisatorischen Anforderungen.
Garantiert AI korrekte Ergebnisse?
Nein. Deshalb gehören Evaluation, nachvollziehbare Quellen, definierte Fehlerbehandlung und menschliche Prüfung je nach Anwendungsfall in die Architektur.
Der nächste Schritt
Ihr Projekt ist komplex.
Unser Einstieg ist einfach.
Ein erstes Gespräch klärt, wo Sie stehen, welche Unterstützung Sie brauchen und ob mein Profil zu Ihrem Vorhaben passt.