Privates Enterprise-LLM (RAG)
Befähigung eines Unternehmens, generative KI für streng vertrauliche interne Dokumente zu nutzen. Die Inferenz läuft lokal auf den Rechnern des Kunden: Kein Dokument verlässt seine Infrastruktur, und es erfolgt kein Aufruf öffentlicher APIs von Drittanbietern wie OpenAI.
Operativer Sitz: Mailand, ItalienZielbranche: LogistikArbeitssprache: Italienisch
Die technische Herausforderung
Befähigung eines Unternehmens, generative KI für streng vertrauliche interne Dokumente zu nutzen. Die Inferenz läuft lokal auf den Rechnern des Kunden: Kein Dokument verlässt seine Infrastruktur, und es erfolgt kein Aufruf öffentlicher APIs von Drittanbietern wie OpenAI.
Software- & KI-Integration
- Lokales LLM-Deployment: Konfiguration und Hosting von Open-Source-Modellen (z. B. Llama, Mistral) auf isolierten privaten Servern.
- Fortschrittliche RAG-Architektur: Entwicklung einer proprietären Vektordatenbank in Python zum semantischen Echtzeit-Abruf internen Wissens.
- Benutzerdefinierter FastAPI-Layer: Entwicklung eines maßgeschneiderten API-Backends zur nahtlosen Integration der isolierten KI-Engine in das bestehende ERP des Kunden.
- Zehro Data Leakage: Eine durchgängig verschlüsselte Pipeline (End-to-End), die so konzipiert ist, dass die gesamte Informationsverarbeitung strikt auf die Unternehmens-Firewall beschränkt bleibt.
Belegte Fakten
- RAG in 2 Wochen im Produktivbetrieb, vom ersten Workshop bis zur täglichen Nutzung.
- Inferenz auf den Rechnern der Mitarbeiter. Kein Dokument verlässt die Infrastruktur des Kunden, und es erfolgt kein Aufruf einer externen API.
- Der Index aktualisiert sich selbst, sobald eine Datei im dafür vorgesehenen Ordner abgelegt wird — ohne menschliches Zutun.
- Antwortzeit von 3–10 Sekunden pro Abfrage, auf der Hardware des Kunden, ohne dedizierte GPU und ohne Netzwerkaufrufe.