Dokumentensuche, Datenwege und verantwortlicher KI-Einsatz.
Eine KI-Wissensdatenbank mit RAG liefert Mitarbeitern belegte Antworten aus Handbüchern, Wiki und Tickets – inklusive Quellenangabe und rollenbasierter Rechteverwaltung.
Wie ein lokales LLM per OCR Rechnungen, Verträge und Formulare in strukturierte Daten überführt – komplett on-premise, ohne dass Dokumente die Cloud verlassen.
Eine KI-Dokumentensuche kann Antworten mit Fundstellen aus freigegebenen Unterlagen vorbereiten. Ob sie hilft, entscheiden Quellen, Zugriffsrechte und Prüfaufgaben, die vor der Probe feststehen.
Ein Voicebot kann bestimmte Telefondialoge vorbereiten. Entscheidend sind erlaubte Gespräche, beteiligte Systeme und ein geprüfter Weg zu einer Person, auch wenn gerade niemand erreichbar ist.
Eine KI-Einführung beginnt mit einer begrenzten Aufgabe, klaren Datenregeln und einer Probe mit Gegenbeispielen. Der AI Act gilt gestaffelt; die DSGVO bleibt bei personenbezogenen Daten gesondert zu beachten.
RAG mit pgvector: Exakte Suche, HNSW und IVFFlat vergleichen, Zugriffsfilter prüfen und Chunking anhand repräsentativer Fragen abstimmen.
vLLM und Ollama für Ihren LLM-Dienst vergleichen: Modellunterstützung, Last, Antwortqualität und Betrieb unter denselben Bedingungen prüfen.
KI-ROI mit eigenen Messwerten berechnen: Nutzen, Nacharbeit und Gesamtkosten im selben Zeitraum vergleichen und unsichere Annahmen sichtbar halten.
Whisper kann Aufnahmen in Text umwandeln. Für lokalen Betrieb müssen Verarbeitung, Ablagen, Qualität und Zugriff als gemeinsamer Ablauf geplant werden.