Private-AI-Implementierung
KI-Systeme, die auf Ihrer Infrastruktur laufen
Wir entwickeln und betreiben produktive LLM-Systeme auf Ihrer eigenen Hardware oder in Ihrer privaten Cloud, auf Basis offener Modelle.
Organisationen, die ihre Daten keiner öffentlichen KI-API anvertrauen können
Wenn die Rechtsabteilung öffentlichen KI-Tools bereits eine Absage erteilt hat, wenn eine Aufsichtsbehörde gefragt hat, wohin Ihre Daten fließen, oder wenn gerade Ihre sensibelsten Dokumente die sind, die Sie am wenigsten von Dritten indexiert sehen wollen, ist das genau für diese Einschränkung gebaut, nicht um sie herum.
Banken und Finanzunternehmen
Kreditakten, AML-Fallnotizen und Kundenportfolios unterliegen aufsichtsrechtlichen Vorgaben zur Datenresidenz, die die meisten öffentlichen KI-Anbieter nicht erfüllen können.
Bau- und Industriegruppen
Angebotskalkulationen, Nachtragsakten und Subunternehmerkonditionen sind die kommerziellen Kronjuwelen eines Bauunternehmens, und das Letzte, was das Haus verlassen sollte.
Weitere datensensible Unternehmen
Jede Organisation, die vertraglicher Vertraulichkeit, staatlichen Datenvorgaben oder einem Netzwerk ohne Zugang zum öffentlichen Internet unterliegt.
Ein System, keine Chatbot-Hülle
Modellbetrieb auf Ihrer Hardware oder VPC
Offene Modelle, betrieben in Ihrem Rechenzentrum oder einem von Ihnen kontrollierten Private-Cloud-Mandanten, ohne standardmäßigen Pfad zu einer externen API.
Retrieval über Ihre internen Dokumente
Verträge, Berichte, Richtlinien und Zeichnungen werden innerhalb Ihrer Umgebung indexiert und durchsucht, sodass Antworten auf Ihrem eigenen Material beruhen.
Integration in bestehende Tools und ERP
Das System liest und schreibt dort, wo Ihr Team ohnehin arbeitet, statt einen weiteren Tab hinzuzufügen, den nach zwei Wochen niemand mehr öffnet.
Rollenbasierte Zugriffskontrolle
Jede Abfrage folgt denselben Berechtigungsgrenzen, die Ihr Dokumentenmanagementsystem bereits durchsetzt.
Eine Evaluationssuite
Ein Testset aus Ihren eigenen Dokumenten und Fragen, sodass die Qualität an Ihrer Domäne gemessen wird, nicht an einem generischen Benchmark.
Monitoring und ein Übergabepfad
Nutzungs-, Kosten- und Qualitäts-Dashboards ab dem ersten Tag, und ein dokumentierter Pfad, damit Ihr eigenes Team das System betreiben und erweitern kann.
Umgesetzt von einem Team, das das bereits gebaut hat
Dasselbe Team, das die Bewertung durchführt, baut den Piloten und macht ihn produktionsreif.
Die ehrliche Begründung, das selbst zu betreiben
Datensouveränität und -residenz
Daten bleiben innerhalb des Netzwerks und der Rechtsordnung, die Sie wählen, im Ruhezustand und bei der Verarbeitung.
Ausgelegt auf DSGVO und den EU AI Act
Architekturentscheidungen berücksichtigen Ihre Compliance-Pflichten von Anfang an, nicht erst nachträglich nach einer Prüfung.
Planbare Kosten bei hohem Volumen
Nutzungsbasierte API-Preise pro Token wirken mit steigendem Volumen gegen Sie. Selbst betriebene Infrastruktur hat eine Kostenkurve, mit der Sie planen können.
Kein Vendor-Lock-in
Offene Modelle lassen sich austauschen, feinabstimmen oder parallel betreiben, ohne das System um einen einzelnen Anbieter herum neu zu bauen.
Funktioniert in abgeschotteten Netzwerken
In luftgetrennten oder stark abgeschotteten Umgebungen ist das die einzige Option, die überhaupt funktioniert.
Das ist nicht für jede Aufgabe das richtige Werkzeug. Für nicht-sensible Aufgaben mit geringem Risiko ist eine öffentliche API schneller startklar und bei niedrigem Volumen günstiger. Wir sagen Ihnen, wenn das die bessere Wahl ist.
So läuft die Umsetzung ab
Von der Bestandsaufnahme zu einem System, das Ihr Team selbst betreiben kann
Wir prüfen Ihren Dokumentenbestand, Ihre Hardware- oder Cloud-Optionen und Zugriffsbeschränkungen, um festzulegen, was realistisch ist.
Ein funktionierendes System, getestet an Ihren eigenen Verträgen, Berichten oder Zeichnungen, nicht an einem Demo-Datensatz.
Zugriffskontrolle, Monitoring und die Evaluationssuite werden ausgebaut, damit das System dem realen Einsatz standhält.
Ihr Team übernimmt es mit vollständiger Dokumentation, oder wir betreiben es im Rahmen einer Supportvereinbarung weiter.
Häufig gestellte Fragen
Welche Hardware benötigen wir?
Das hängt von Modellgröße und Abfragevolumen ab. Wir dimensionieren die Bereitstellung während der Bewertungsphase anhand Ihrer bestehenden Infrastruktur oder eines Private-Cloud-Budgets, statt Sie im Voraus zu einer Überdimensionierung zu bewegen.
Kann es vollständig offline laufen?
Ja. Der gesamte Stack, Modellbetrieb, Retrieval und Anwendungsschicht, kann in einer luftgetrennten Umgebung ohne ausgehende Internetverbindung laufen.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Offene Modelle von Anbietern wie Meta, Mistral und Qwen, ausgewählt je Projekt nach Sprache, Fachgebiet und verfügbarer Hardware. Wir prüfen die Auswahl neu, sobald neue offene Modelle erscheinen.
Wie schneidet die Qualität im Vergleich zu GPT-Klasse-APIs ab?
Bei eng gefassten Aufgaben über Ihre eigenen Dokumente erreicht ein gut abgestimmtes offenes Modell mit gutem Retrieval eine Qualität nahe an führenden APIs. Bei offenem, allgemeinem Reasoning liegen führende APIs weiterhin vorn. Die Evaluationssuite zeigt Ihnen, welcher Fall vorliegt, bevor Sie sich für den Produktivbetrieb entscheiden.
Wer betreut es nach dem Launch?
Entweder Ihr eigenes Team nach einer dokumentierten Übergabe, oder Rexto im Rahmen einer laufenden Supportvereinbarung. Die meisten Kunden starten mit einem betreuten Betrieb und übernehmen die Wartung intern, sobald ihr Team mit dem System vertraut ist.
Was kostet ein Pilot und wie lange dauert er?
Ein Pilot dauert je nach Dokumentenvolumen und Infrastrukturreife typischerweise 4–8 Wochen. Die Kosten hängen vom Umfang und der Hardware ab; wir nennen ein festes Angebot nach der Bewertungsphase statt einer pauschalen Zahl, die auf Ihre Situation ohnehin nicht passt.
Sprechen Sie mit uns über eine private Implementierung
Ein 30-minütiges Gespräch, um Ihre Daten, Infrastruktur und Rahmenbedingungen zu besprechen und zu klären, ob eine private Implementierung die richtige Wahl ist.