Unternehmenswissen nutzen. Datenhoheit konsequent behalten.

Private LLM Deployment von der Nica Systems GmbH – für Unternehmen in Düsseldorf, im Rheinland und in ganz Nordrhein-Westfalen, auf Wunsch deutschlandweit.

Ein Private LLM wird in einer kontrollierten On-Premises- oder Cloud-Umgebung betrieben und lässt sich über Retrieval-Augmented Generation mit freigegebenem Unternehmenswissen verbinden. Wir planen Modell, Infrastruktur, Datenzugriffe, Rollen, Protokollierung und Integration als zusammenhängendes System. Rechtliche und regulatorische Konformität wird dabei anhand des konkreten Einsatzes bewertet.

Ausgangslage

Sensible Daten, interne Wissensbestände und fachliche Berechtigungen brauchen eine KI-Architektur, die Zugriff und Betrieb nachvollziehbar steuert.

Leistungsumfang

Private Deployment

Betrieb geeigneter Sprachmodelle in einer On-Premises- oder privaten Cloud-Umgebung mit definierten Netzwerkverbindungen.

Datenfluss und Governance

Datenquellen, Verarbeitung, Aufbewahrung und mögliche externe Verbindungen werden dokumentiert und technisch begrenzt.

RAG-Integration

Anbindung Ihrer Dokumente, Wikis und Datenbanken via Retrieval-Augmented Generation – das Modell antwortet auf Basis Ihrer Daten.

Zugriffskontrolle

Rollenbasierte Zugriffsrechte, eine zum Zweck passende Protokollierung und die mögliche Integration in bestehende IAM-Systeme.

Modellanpassung

Je nach Use Case prüfen wir Prompting, RAG, Fine-Tuning oder eine Kombination und validieren die Qualität anhand geeigneter Beispiele.

Betriebsunterstützung

Updates, Kapazität, Überwachung und Störungsbearbeitung werden passend zur gewählten Infrastruktur und zum vereinbarten Serviceumfang geplant.

Wann ein privates LLM sinnvoll sein kann

Sensible Daten

Für vertrauliche Unternehmensdaten kann eine kontrollierte Betriebsumgebung mit klar begrenzten Datenflüssen erforderlich sein.

Planbarer Eigenbetrieb

Bei regelmäßigem Volumen kann ein eigenes Betriebsmodell gegenüber rein nutzungsabhängigen APIs geprüft werden.

Erhöhte Governance-Anforderungen

Kontrollierte Datenflüsse, differenzierte Berechtigungen und nachvollziehbarer Betrieb können eine private Architektur begründen.

Die Risiken öffentlicher KI-Dienste

Der Nutzen von KI ist unbestritten. Der Weg dorthin über öffentliche Dienste erzeugt Probleme, die viele erst spät bemerken.

Mitarbeiter füttern längst öffentliche Dienste

Wenn Mitarbeitende nicht freigegebene KI-Dienste nutzen, können Verträge, Kundendaten oder Quellcode außerhalb der vorgesehenen Systeme verarbeitet werden. Wir stellen eine leistungsfähige, freigegebene Alternative im Haus bereit – damit Schatten-KI keinen Anreiz mehr hat.

Datenabfluss in Drittländer

Jede Anfrage verlässt Ihr Haus. Wo genau verarbeitet, wie lange gespeichert, ob zum Training verwendet wird, bestimmen die Nutzungsbedingungen des Anbieters – und die ändert er einseitig. Wir planen On-Premises- oder private Cloud-Architekturen mit dokumentierten und technisch begrenzten Verbindungen entsprechend Ihrem Betriebsmodell.

Keine Nachvollziehbarkeit, wer was gefragt hat

Wenn eine KI-Auskunft eine Geschäftsentscheidung beeinflusst, muss nachvollziehbar sein, wer sie wann auf welcher Grundlage erhalten hat. Öffentliche Dienste geben Ihnen diese Protokolle nicht. Rollenbasierte Zugriffe und eine angemessene Protokollierung werden passend zu Zweck, Datenklassen und internen Anforderungen geplant.

Generische Modelle kennen Ihr Unternehmen nicht

Ein Standardmodell weiß nichts über Ihre Produkte, Verträge und Terminologie. Es antwortet plausibel klingend und trotzdem falsch – die gefährlichste Kombination im Arbeitsalltag. RAG kann freigegebene Dokumente als Kontext bereitstellen und Quellen anzeigen. Fachliche Validierung und definierte Grenzen bleiben trotzdem erforderlich.

Ablauf

Discovery

Use Cases, Datenschutzanforderungen und Infrastruktur gemeinsam klären.

Architektur

Auswahl von Basismodell und Ansatz (RAG, Fine-Tuning oder Hybrid).

Deployment

Setup der GPU-Infrastruktur, Sicherheits-Konfiguration und Netzwerkisolierung.

Integration

Anbindung Ihrer Wissensbasis, Vektordatenbank und bestehender Systeme.

Betrieb

Managed Betrieb, Modell-Updates und laufende Optimierung.

Das erhalten Sie

Externe KI-API vs. Privates LLM

Welche Variante passt, hängt von Datenklassen, Integrationen, Nutzungsvolumen, Anbieterbedingungen und dem Aufwand für Infrastruktur und Betrieb ab.

Häufige Fragen

Was ist ein Private LLM?

Ein Private LLM ist ein Sprachmodell, das in einer kontrollierten On-Premises- oder Cloud-Umgebung betrieben wird. Modell, Infrastruktur, Datenzugriffe, Rollen und Protokollierung werden als zusammenhängendes System geplant, statt Anfragen an einen öffentlichen KI-Dienst zu senden.

Was bedeutet RAG, und wozu brauche ich es?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Das Modell erhält zu einer Frage passende Passagen aus freigegebenen Dokumenten, Wikis oder Datenbanken als Kontext und kann die Quellen anzeigen. So antwortet es auf Basis Ihres Unternehmenswissens. Die fachliche Validierung bleibt trotzdem erforderlich.

Welche Modelle setzen Sie ein?

Die Auswahl richtet sich nach Use Case, Sprache, Qualitätsanforderung, Hardware, Lizenzbedingungen und gewünschter Betriebsform. Geeignete offene Modelle werden anhand dieser Kriterien verglichen und mit repräsentativen Aufgaben validiert.

Verlassen unsere Daten die kontrollierte Umgebung?

Die Architektur kann für On-Premises- oder private Cloud-Umgebungen mit begrenzten externen Verbindungen geplant werden. Welche Datenflüsse tatsächlich bestehen, wird im Architektur- und Betriebsmodell dokumentiert.

Wann ist ein privates LLM sinnvoll?

Wenn Datenhoheit, spezifische Wissensquellen, fein gesteuerte Berechtigungen oder eine tiefe Systemintegration den zusätzlichen Infrastruktur- und Betriebsaufwand rechtfertigen. Das prüfen wir anhand Ihres Use Cases.

Worin unterscheidet sich ein privates LLM von einer externen KI-API?

Bei einer externen API werden Anfragen beim Anbieter verarbeitet, und die Kosten richten sich nach der Nutzung. Ein privates LLM läuft in der von Ihnen gewählten Umgebung, die Kosten entstehen vor allem durch Infrastruktur und Betrieb. Welche Variante passt, hängt von Datenklassen, Integrationen, Nutzungsvolumen und Anbieterbedingungen ab.

Ist ein privates LLM automatisch DSGVO-konform?

Nein. Der Betriebsort allein macht eine Lösung nicht konform. Rechtliche und regulatorische Konformität wird anhand des konkreten Einsatzes bewertet. Dokumentierte Datenflüsse, Rollen und eine passende Protokollierung schaffen dafür die technische Grundlage.

Wie wird geregelt, wer auf welches Wissen zugreifen darf?

Über rollenbasierte Zugriffsrechte, die sich in bestehende IAM-Systeme integrieren lassen können. Sie begrenzen nach dem fachlichen Bedarf, welche Funktionen und Wissensbestände eine Person nutzen darf. Nicht freigegebene Dokumente werden nicht in den Kontext einer Antwort übernommen.

Wie wird die Qualität der Antworten geprüft?

Je nach Use Case prüfen wir Prompting, RAG, Fine-Tuning oder eine Kombination und validieren die Qualität anhand geeigneter Beispiele. Dazu gehören Quellenbezug, fachliche Plausibilität, Antwortzeit sowie der Umgang mit Fehler- und Ausnahmefällen.

Wer kümmert sich um den laufenden Betrieb?

Updates, Kapazität, Überwachung und Störungsbearbeitung werden passend zur gewählten Infrastruktur und zum vereinbarten Serviceumfang geplant. Welche Aufgaben wir übernehmen und welche bei Ihrem Team bleiben, wird vorab festgelegt.

Kontakt

Nica Systems GmbH, Reisholzer Bahnstraße 41, 40599 Düsseldorf
Telefon: 0211 17520840
E-Mail: Kontaktformular
Erreichbarkeit: Mo–Fr 09:00–17:00 Uhr, Incident Response rund um die Uhr

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