Individualsoftware mit GenAI-Anbindung
Entwicklung maßgeschneiderter Software vom ersten Prototyp bis zur produktionsreifen Lösung – mit nahtloser Integration von Generative-AI-Funktionalitäten.
Im Detail
Was diese Leistung umfasst
Software, die KI nicht aufgesetzt bekommt, sondern eingebaut hat
Generative AI entfaltet ihren Wert selten als isolierter Chatbot, sondern dort, wo sie tief in einen Geschäftsprozess eingebettet ist: in der Anwendung, mit der Ihr Team ohnehin arbeitet, mit Zugriff auf Ihre eigenen Daten und unter Ihren Sicherheitsanforderungen. Maßgeschneiderte Software bedeutet hier, dass die KI-Funktionalität von Beginn an Teil der Architektur ist — nicht ein nachträglich angeflanschtes Feature, das bei jeder Modell- oder Datenänderung bricht.
Der Tech-Stack ist bewusst auf langlebige, wartbare Lösungen ausgelegt: TypeScript durchgängig, Angular im Frontend, NestJS im Backend, Anbindung an Claude, GPT, Gemini oder Open-Source-Modelle über austauschbare Schnittstellen. So bleibt die Anwendung herstellerunabhängig und Sie können das Modell wechseln, ohne die halbe Codebasis neu zu schreiben.
Vom Prototyp zur Produktionsreife
Am Anfang steht ein lauffähiger Prototyp oder Proof-of-Concept, der die Kernidee an echten Daten zeigt — meist innerhalb weniger Wochen. Das schafft eine belastbare Entscheidungsgrundlage, bevor in eine vollständige Umsetzung investiert wird.
Darauf folgt die iterative Entwicklung in engem Feedback-Zyklus: kurze Releases, regelmäßige Abstimmung, frühzeitige Integration in Ihre Systemlandschaft. Wo Aktualität, Quellennachweis oder Vertraulichkeit gefragt sind, kommt eine RAG-Pipeline mit Vektor-Datenbank zum Einsatz, damit die Anwendung nachweisbar auf Basis Ihrer eigenen Inhalte antwortet statt zu halluzinieren.
Häufige Fragen
Was Kund:innen vorab wissen wollen
01 Wie integriere ich GenAI sinnvoll in eine bestehende Anwendung?
Die meisten produktiven Use-Cases lassen sich auf drei Bausteine zurückführen: ein LLM für die Sprachverarbeitung, eine Vektor-Datenbank für Ihren eigenen Wissensstand und eine Agent-Schicht für die Tool-Nutzung, über die das Modell kontrolliert auf Systeme zugreift. Der Vorteil: Diese Bausteine lassen sich unabhängig vom bestehenden Frontend ergänzen — typischerweise über eine REST-API auf einem NestJS-Backend, das sich an Ihre vorhandene Anwendung andockt. So muss die KI-Funktionalität nicht in die bestehende Codebasis hineinoperiert werden, sondern wächst als saubere, austauschbare Schicht daneben. Das hält die Lösung wartbar und herstellerunabhängig: Sie können das zugrundeliegende Modell wechseln, ohne die Anwendung neu zu schreiben. Welcher Baustein zuerst gebraucht wird, hängt vom Use-Case ab — oft reicht zum Start ein schlankes RAG-Setup, das später um Agenten-Fähigkeiten erweitert wird.
02 Was ist der Unterschied zwischen Prompting und RAG?
Beim reinen Prompting bekommt das LLM nur Ihre Frage und antwortet aus dem Wissen, das es im Training gesehen hat — ohne Zugriff auf Ihre aktuellen oder vertraulichen Daten und ohne Quellennachweis. Bei RAG (Retrieval-Augmented Generation) wird vor der Antwort relevanter Kontext aus Ihren eigenen Dokumenten gesucht und der Frage beigegeben; das Modell antwortet dann nachweisbar auf Basis Ihrer Inhalte und kann die Quelle benennen. Technisch steckt dahinter eine Pipeline aus Embedding der Dokumente, einer Vektor-Datenbank und einer Ähnlichkeitssuche zur Laufzeit. RAG ist immer dann Pflicht, wenn Aktualität, Quellennachweis oder Vertraulichkeit eine Rolle spielen — also bei den meisten Unternehmens-Use-Cases. Reines Prompting genügt nur für allgemeine Aufgaben, bei denen das Modellwissen ausreicht und keine firmeninternen Fakten gebraucht werden.
Prompting vs. RAG – der zusätzliche Retrieval-Schritt 03 Wie schütze ich proprietäre Daten beim LLM-Einsatz?
Datenschutz beim LLM-Einsatz funktioniert über drei aufeinander aufbauende Ebenen. Erstens die Anbieterwahl: Nutzen Sie nur Anbieter, die nachweislich nicht auf Ihren Eingaben trainieren — etwa Anthropic, OpenAI Enterprise oder Vertex AI mit den entsprechenden vertraglichen Zusagen. Zweitens die Datenminimierung vor dem API-Call: personenbezogene und sensible Informationen werden gefiltert oder pseudonymisiert, bevor sie das Unternehmen verlassen, sodass das Modell nur das sieht, was es für die Aufgabe wirklich braucht. Drittens, für hochsensible Daten, self-hosted oder EU-residente Modelle, bei denen die Daten Ihre Infrastruktur beziehungsweise die EU gar nicht erst verlassen. In der Praxis kombiniert man diese Ebenen je nach Schutzbedarf des Use-Cases. Ziel ist immer die schlankste Variante, die noch compliant ist — maximale Absicherung dort, wo sie nötig ist, ohne den produktiven Einsatz unnötig zu verteuern.
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