NDA & geistiges Eigentum
Konstruktionswissen und Kundenspezifikationen bleiben innerhalb der vereinbarten Infrastruktur- und Verarbeitungsgrenzen.
Sovereign AI für den deutschen Mittelstand
Ihre technischen Dokumente.Prüfbare KI-Antworten.
Wir entwickeln private RAG-Systeme für Maschinenbau und Industrie. Lastenhefte, Handbücher und Qualitätsdokumente werden sicher durchsuchbar — mit exakten Quellen, bestehenden Rollen und Audit-Logs.
On-Premise oder Private CloudQuellenpflicht für jede AntwortIntegration in bestehende Rollen
Grounding Evaluation
RFQ-2026-0147 · Technische Prüfung
Lastenheft_Anlage_A17.pdf
Gefundene Belegstelle
Muss-Kriterium 4.2: Das System muss bei 400 V ±10 % einen Dauerbetrieb von mindestens 8.000 Stunden ermöglichen.
Prüffrage
Welche Muss-Anforderung zur Betriebsspannung ist in unserem Angebot noch nicht belegt?
Quellengebundene Antwort
Der Nachweis für 400 V ±10 % und mindestens 8.000 Stunden Dauerbetrieb fehlt im aktuellen Angebotsstand.
Quelle 01 · Seite 42 · § 4.2Grounding: bestanden
Dokument, Retrieval und Modell bleiben innerhalb der definierten Sicherheitsgrenze
Synthetischer Evaluationsfall · keine Kundendaten
Deployment & Kontrolle
On-Premise Ready
Private-Cloud-fähig
Air-Gapped möglich
Quellen & RBAC
Das eigentliche Risiko
Der größte KI-Risikofaktor ist nicht das Modell. Es ist der unkontrollierte Datenfluss.
Bei Lastenheften, RFQs, Qualitätsdokumenten oder CAD-Metadaten reicht eine plausible Antwort nicht. Entscheidend ist, wer die Daten verarbeitet, wo sie gespeichert werden und ob jede Aussage später belastbar geprüft werden kann.
Kontrollierbares Vendor-Risiko
Modelle, Hosting, Telemetrie und Datenflüsse werden bewusst gewählt, dokumentiert und technisch begrenzt.
Belegt statt nur plausibel
Antworten werden an freigegebene Quellen gebunden und mit exakten Fundstellen für die menschliche Prüfung ausgegeben.
Sovereign-by-design
Vom Dokument zur belegten Antwort — unter Ihrer Kontrolle.
Kein Standard-Stack wird blind ausgerollt. Modell, Retrieval, Hosting und Zugriffskonzept folgen Datenklasse, bestehender IT-Landschaft und realem Prozessrisiko.
01
Dokumente & Berechtigungen
DMS, Dateisysteme und technische Archive werden rollenbewusst angebunden.
02
Lokales Retrieval
Parsing, Chunking, Vektorindex und Re-Ranking laufen in der gewählten Umgebung.
03
Privates Modell
Das LLM erhält nur freigegebene Passagen und klar definierte Antwortregeln.
04
Prüfbare Ausgabe
Antwort, Fundstelle, Version und Audit-Ereignis werden gemeinsam ausgegeben.
Mögliche Bausteine
vLLM / Ollamapgvector / QdrantOIDC / Entra IDDMS / ERP Connector
Die endgültige Architektur entsteht nach Datenklassifizierung und Infrastruktur-Assessment. Air-gapped Deployments sind möglich, aber kein pauschales Versprechen.
On-Premise oder Private Cloud
Betrieb auf Ihrer Hardware, in Ihrer Cloud-Subscription oder als klar abgegrenzte Hybridarchitektur.
Quellengebundene Generierung
Retrieval und Antwortregeln werden mit Ihrem Dokumentbestand und einem definierten Testset evaluiert.
Bestehende Rollen übernehmen
DMS-, ERP- und Identity-Grenzen bleiben erhalten; KI schafft keine neuen Schattenrechte.
Messbar und auditierbar
Qualitätsmetriken und Audit-Logs machen Quellenabdeckung, Leistung und Fehlverhalten sichtbar.
Industrielle Wissensarbeit
Gebaut für reale Prozesse — nicht für eine Chat-Demo.
Der Pilot beginnt mit einem klar abgegrenzten Workflow, messbaren Fragen und Dokumenten, die heute bereits Zeit, Reibung oder operatives Risiko verursachen.
USE CASE / 01
Ausschreibungen & RFQs
Anforderungen schneller strukturieren
Pflichten, Ausschlusskriterien und offene Punkte aus umfangreichen Anfragen extrahieren — jeweils mit Verweis auf die Originalstelle.
Beispielhafte Prüffrage
“Welche Muss-Kriterien fehlen in unserem Angebot?”
USE CASE / 02
Technische Dokumentation
Wissen aus Handbüchern nutzbar machen
Service, Engineering und Support finden relevante Verfahren über Produktvarianten und Dokumentversionen hinweg.
Beispielhafte Prüffrage
“Welche Wartungsschritte gelten für Baureihe X?”
USE CASE / 03
Qualität & Compliance
Nachweise konsistent auffinden
Richtlinien, Prüfnachweise und interne Standards mit Berechtigungen, Versionskontext und Quellenbezug durchsuchen.
Beispielhafte Prüffrage
“Welcher Nachweis deckt diese Kundenanforderung ab?”
Leistungsmodell
Erst beweisen. Dann integrieren.
Jede Stufe liefert eine klare Entscheidungsgrundlage. Ein Pilot wird nur empfohlen, wenn Datenlage, Use Case und erwarteter Nutzen zusammenpassen.
01 / 1–2 Wochen
Sovereign AI Assessment
Technische und fachliche Entscheidungsgrundlage vor jeder Implementierung.
Enthaltener Scope
- Use-Case- und Datenklassifizierung
- Infrastruktur- und Integrationsaudit
- Risiko-, Architektur- und Pilotplan
ab 1.500 €
Projekt einschätzen lassen02 / typisch 4–6 WochenEmpfohlener Einstieg
RAG Pilot / PoC
Ein abgegrenzter Workflow mit echten Dokumenten, Testset und messbarer Ergebnisqualität.
Enthaltener Scope
- Ein priorisierter Dokumentbestand
- Isoliertes Search-/Answer-Interface
- Evaluation, Quellenprüfung und Übergabe
Individuelles Festpreisangebot
Projekt einschätzen lassen03 / nach Umfang
Enterprise Implementation
Produktionsintegration in Ihre Identität, Datenquellen und Betriebsprozesse.
Enthaltener Scope
- DMS-/ERP- und Identity-Integration
- Rollen, Audit-Logs und Monitoring
- Betriebsübergabe und optionaler Retainer
Individuelles Projektangebot
Projekt einschätzen lassenDas Assessment startet ab 1.500 € zzgl. USt. Für Pilot und Implementierung erhalten Sie nach einem unverbindlichen Erstgespräch eine transparente Einschätzung von Umfang, Zeitrahmen und Investition.
Arbeitsweise
Kleine, überprüfbare Schritte. Keine monatelange Blackbox.
Prozess verstehen
Wir definieren Nutzer, Dokumente, Sicherheitsgrenzen und eine messbare Zielfrage.
Nutzen beweisen
Der Pilot wird gegen ein vereinbartes Testset bewertet — einschließlich Fehlfällen und Quellenabdeckung.
Sicher integrieren
Nur ein belastbarer Pilot wird in Identity, DMS/ERP und den produktiven Betrieb überführt.
Erster Fit-Check
Wählen wir den ersten Prozess, der den Aufwand rechtfertigt.
In einem kurzen Erstgespräch prüfen wir, ob privates RAG für Ihren Use Case sinnvoll ist — und welcher nächste Schritt technisch und wirtschaftlich passt.
Erstgespräch vereinbarenFür den Fit-Check hilfreich
- Ein konkreter Dokumentenprozess mit erkennbarem Zeit- oder Qualitätsproblem
- Beispieldokumente oder eine realistische Beschreibung der Datenquellen
- Bekannte Sicherheits-, Hosting- oder Berechtigungsanforderungen
Kein Pitch-Deck nötig. Ein reales Prozessbeispiel genügt.