02 · Digitale Systeme
Individuelle KI- und LLM-Modelle für interne Prozesse
Reiz Consulting entwickelt KI- und LLM-Lösungen, die Wissen, Dokumente und Fachprozesse nutzbar machen. Je nach Anforderung können diese Lösungen cloudbasiert, hybrid oder teilweise lokal betrieben werden.
ProjektphasenVom Use Case zur kontrollierten Nutzung
- AnalyseUse Case und Datenlage geklärt
- ArchitekturModell und Betrieb gewählt
- UmsetzungPrototyp nutzbar gemacht
- BetriebQualität und Feedback gesichert
- KI-Assistenten
- Suche, Zusammenfassung, Entwurf, Prüfung und interne Wissensarbeit
- Lokale LLMs
- Lokale oder hybride Modell-Setups, wenn Datenhaltung und Kontrolle besonders wichtig sind
- RAG & Wissen
- Dokumente, Richtlinien und interne Informationen nutzbar machen
- Integration
- KI-Bausteine in Web Apps, Workflows, CRM-/ERP-Prozesse und Schnittstellen
01Nachvollziehbar
KI dort einsetzen, wo sie nachvollziehbar hilft.
Individuelle KI- und LLM-Systeme sind sinnvoll, wenn allgemeine Chatbots nicht ausreichen, internes Wissen geschützt bleiben muss oder Fachprozesse konkrete Regeln, Freigaben und Datenquellen brauchen.
02Leistungen
KI- und LLM-Entwicklung im Überblick
Reiz Consulting unterstützt bei der Entwicklung individueller KI-Bausteine, LLM-gestützter Assistenzsysteme und lokaler oder teilweise lokaler Modell-Setups. Im Mittelpunkt stehen konkrete Aufgaben, kontrollierte Datenzugriffe und eine Lösung, die im Alltag zuverlässig nutzbar bleibt.
01
KI-Assistenten
Assistenzsysteme für Suche, Zusammenfassung, Entwurf, Prüfung und interne Wissensarbeit.
02
Lokale LLMs
Prüfung und Aufbau lokaler oder hybrider Modell-Setups, wenn Datenhaltung und Kontrolle besonders wichtig sind.
03
RAG & Wissen
Dokumente, Richtlinien und interne Informationen über Retrieval-Augmented Generation nutzbar machen.
04
Integration
KI-Bausteine in Web Apps, Workflows, CRM-/ERP-Prozesse und Schnittstellen einbetten.
Schnittstellen & KI03Individuell
Individuell statt allgemeiner Chatbot
Viele Unternehmen möchten KI nutzen, ohne sensible Informationen unkontrolliert in externe Werkzeuge zu geben oder Antworten ohne fachlichen Kontext zu erhalten. Reiz Consulting klärt deshalb zuerst, welche Aufgabe KI lösen soll, welche Datenquellen genutzt werden dürfen und wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt.
Daraus entstehen individuelle KI-Lösungen, die beispielsweise interne Dokumente durchsuchen, Inhalte zusammenfassen, Prüfungen vorbereiten, Antworten vorschlagen oder Teams bei wiederkehrenden Entscheidungen unterstützen.
04Lokale Modelle
Teilweise lokale Modelle und Datenkontrolle
Nicht jede KI-Lösung muss vollständig lokal laufen, aber manche Anforderungen sprechen für lokale oder hybride Architektur: vertrauliche Daten, begrenzte Datenweitergabe, nachvollziehbare Verarbeitung oder bessere Kontrolle über Modell, Prompting und Wissensbasis.
Reiz Consulting prüft gemeinsam mit Ihnen, ob ein lokales LLM, ein hybrider Ansatz, eine API-Lösung oder eine Kombination aus Modellen, Vektordatenbank und interner Web App sinnvoll ist. Dabei werden Leistungsfähigkeit, Wartung, Kosten, Datenschutz und Nutzererwartung realistisch abgewogen.
05Anwendung
Von Datenquellen zur nutzbaren Anwendung
Eine KI-Lösung wird erst wertvoll, wenn sie in den Arbeitsprozess eingebettet ist.
- Analyse von Aufgaben, Datenquellen und Schutzbedarf
- RAG-Systeme für interne Dokumente und Wissensbestände
- Lokale oder hybride LLM-Architekturen prüfen und umsetzen
- Einbindung in Web Apps, Workflows und bestehende Systeme
- Protokollierung, Feedback und fachliche Freigabe berücksichtigen
06Verwandte Leistungen
Verwandte Leistungen
07Einordnen
KI-Projekt einordnen
Wir prüfen, ob eine individuelle KI-Lösung, ein lokales LLM, RAG, eine Web App oder eine Schnittstellenintegration der passende nächste Schritt ist.
08Auswahl
Welche KI-Unterstützung passt?
Die Auswahl richtet sich nach Datenlage, Schutzbedarf, gewünschtem Nutzen und der Frage, wie viel Kontrolle über Modell, Daten und Betrieb erforderlich ist.
RAG-System
Geeignet für Dokumente, Richtlinien, Projektwissen, Suche und kontextbasierte Antworten.
Lokales LLM
Geeignet für sensible Wissensbestände, begrenzte Datenweitergabe und kontrollierte Verarbeitung.
KI-Assistent
Geeignet für Zusammenfassung, Entwürfe, Prüfungen, Recherche und strukturierte Vorschläge.
Integration
Geeignet für Web Apps, Workflows, Schnittstellen, CRM-/ERP-Prozesse und Automatisierung.
Mehr zu Schnittstellen & KI09Projektphasen
Unterstützung je Projektphase
KI-Projekte werden belastbarer, wenn Nutzen, Daten, Modellwahl, Oberfläche und Betrieb von Anfang an zusammen gedacht werden.
- Phase 1 · Analyse
Use Case und Datenlage klären
Aufgabe, Zielgruppe, Datenquellen, Schutzbedarf und Grenzen werden sichtbar gemacht.
- Phase 2 · Architektur
Modell und Betrieb wählen
Cloud, lokal, hybrid, RAG, Schnittstellen und Berechtigungen werden passend zum Zielbild geplant.
- Phase 3 · Umsetzung
Prototyp nutzbar machen
Assistenzfunktionen, Suche, Prompting, Datenanbindung und Web-Oberfläche werden testbar umgesetzt.
- Phase 4 · Betrieb
Qualität und Feedback sichern
Antwortqualität, Protokolle, Nutzerfeedback und Weiterentwicklung werden strukturiert nachgehalten.
10Qualität
Woran gute KI- und LLM-Lösungen erkennbar sind
Eine KI-Lösung ist nur dann belastbar, wenn sie hilfreiche Antworten liefert, Daten respektiert, Grenzen sichtbar macht und in echte Arbeitsabläufe passt.
Klare Aufgabe
Der Use Case ist eindeutig und wird nicht durch allgemeine KI-Versprechen verwässert.
Datenkontrolle
Datenquellen, Berechtigungen und Speicherorte werden bewusst festgelegt.
Nachvollziehbarkeit
Quellen, Antworten, Fehlerfälle und Freigaben bleiben prüfbar.
Betrieb
Modell, Wissensbasis und Nutzerfeedback können gepflegt und verbessert werden.
11Projektkontext
KI für Wissen, Dokumente und gewachsene Prozesse
Reiz Consulting unterstützt besonders dort, wo KI nicht als Spielerei, sondern als kontrollierter Baustein in Systemlandschaft, Web App oder Arbeitsprozess eingesetzt werden soll.
- Interne Wissensdatenbanken und Dokumentenbestände
- Lokale und hybride LLM-Setups
- RAG, Vektorsuche und Quellenbezug
- Einbindung in Web Apps, Workflows und Schnittstellen
KI-Struktur: Vom Use Case zur kontrollierten Nutzung
- DatenQuellen und Rechte geklärt
- ModellArchitektur passend gewählt
- NutzungFeedback und Kontrolle vorbereitet
12Ansatz
Unser Ansatz
Erst der konkrete Nutzen, dann die Modellwahl, dann die Integration.
- Phase 1 · Use Case klären
Aufgabe und Grenzen
Wir bestimmen Aufgabe, Nutzer, Datenquellen, Risiken und Grenzen.
- Phase 2 · Architektur wählen
Cloud, lokal oder hybrid
Wir prüfen Cloud, lokal, hybrid, RAG, Modellanforderungen und Schnittstellen.
- Phase 3 · Prototyp bauen
Nutzbarer erster Stand
Wir setzen einen nutzbaren ersten Stand mit Quellen, Oberfläche und Feedbackweg um.
- Phase 4 · Stabilisieren
Qualität und Betrieb
Wir verbessern Qualität, Dokumentation, Betrieb und Erweiterbarkeit.
13Projektcheck
KI- oder LLM-Projekt kurz einordnen
Für eine erste Einschätzung reichen wenige Informationen. Daraus lässt sich ableiten, ob lokale Modelle, RAG, Web App, Schnittstelle oder Prozessautomatisierung sinnvoll sind.
- 01Aufgabe
Welche Arbeit soll KI konkret unterstützen oder erleichtern?
- 02Daten
Welche Dokumente, Systeme oder Wissensquellen dürfen genutzt werden?
- 03Betrieb
Muss die Lösung lokal, hybrid oder cloudbasiert laufen?
14Kontakt
Individuelle KI- oder LLM-Lösung planen?
Wir sprechen über Use Case, Datenlage, Schutzbedarf, lokale Modelloptionen und die Frage, welche KI-Lösung Ihrem Prozess wirklich hilft.
Direkt, vertraulich und ohne Vorqualifizierungsformular.
Hilfreich für den Start
- Use Case und Zielgruppe beschreiben
- Datenquellen, Schutzbedarf und Betrieb nennen
- Cloud, lokal, hybrid oder RAG einordnen
15Fragen
Häufige Fragen
Antworten auf typische Fragen zu individuellen KI- und LLM-Lösungen.
Weitere Fragen: info@reizconsulting.de
Entwickelt Reiz Consulting individuelle KI- oder LLM-Lösungen?
Ja. Reiz Consulting entwickelt KI-Bausteine, LLM-gestützte Assistenzsysteme, RAG-Lösungen und Integrationen für konkrete interne Prozesse und Wissensbestände.
Können LLM-Modelle lokal betrieben werden?
Je nach Anforderung ist ein lokaler oder hybrider Betrieb möglich. Vorab werden Datenmenge, Hardware, Qualität, Wartung, Kosten und Datenschutz realistisch geprüft.
Was bedeutet RAG?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei werden interne Dokumente oder Wissensquellen gesucht und als Kontext genutzt, damit Antworten nachvollziehbarer und fachnäher werden.
Wann ist eine individuelle KI-Lösung sinnvoll?
Sie ist sinnvoll, wenn allgemeine Tools nicht genug Kontext bieten, sensible Daten geschützt werden müssen oder KI direkt in Web Apps, Workflows und interne Systeme eingebunden werden soll.