Individualsoftware mit GenAI-Anbindung

Im Detail

Was diese Leistung umfasst

Häufige Fragen

Was Kund:innen vorab wissen wollen

1. 01 Wie integriere ich GenAI sinnvoll in eine bestehende Anwendung?

   Die meisten Use-Cases laufen über drei Bausteine: ein LLM für die Sprachverarbeitung, eine Vektor-Datenbank für Ihren eigenen Wissensstand und eine Agent-Schicht für Tool-Nutzung. Diese drei Bausteine lassen sich unabhängig vom Frontend ergänzen — typisch via REST-API auf einem NestJS-Backend.

2. 02 Was ist der Unterschied zwischen Prompting und RAG?

   Beim reinen Prompting bekommt das LLM nur Ihre Frage und antwortet aus dem trainierten Wissen. Bei RAG (Retrieval-Augmented Generation) wird vor der Antwort relevanter Kontext aus Ihren eigenen Dokumenten gesucht und mitgegeben — das LLM antwortet dann nachweisbar auf Basis Ihrer Inhalte. RAG ist Pflicht, sobald Aktualität, Quellennachweis oder Vertraulichkeit eine Rolle spielen.

3. 03 Wie schütze ich proprietäre Daten beim LLM-Einsatz?

   Drei Ebenen: (1) Anbieterwahl mit nachweislich keinem Training auf Eingaben (Anthropic, OpenAI Enterprise, Vertex AI), (2) PII-Filterung vor dem API-Call, (3) self-hosted oder EU-residenten Modellen für hochsensible Daten. Wir wählen je Use-Case die schlankste Variante, die noch compliant ist.

Häufig kombiniert mit

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