Corporate LLM

Kontrollierte KI statt Chatbot mit Firmendaten.

Ein Corporate LLM ist ein Unternehmenssystem, das Sprachmodelle mit freigegebenem Wissen, Rollen, Rechten, Tools, Quellen, Evaluation, Governance und Betrieb verbindet.

Use Case prüfen lassen Architektur ansehen

Reference Architecture bereit

PlanenLLM / Router

RechnenCapabilities / APIs

FormulierenLLM mit Quellen

HandelnGateways + Freigabe

Die einfache Definition

Ein Corporate LLM ist meistens kein neu trainiertes Firmenmodell. In vielen Mittelstandsprojekten ist die robuste erste Architektur ein kontrollierter Workspace: UI, Orchestrierung, Rechteprüfung, Retrieval, Capabilities, Tools, LLM, Quellenanzeige, Evaluation und Betrieb.

Das System darf Unternehmensfragen beantworten oder Aufgaben vorbereiten, aber es muss vorher prüfen, welche Quellen genutzt werden dürfen, welche Daten aktuell sind und welche Aktionen eine Freigabe brauchen.

Nicht frei laufendDas Modell bekommt nicht einfach alle Firmendaten und improvisiert.

Nicht nur RAGDokumentensuche ist wichtig, aber Zahlen, Joins und Status gehören in kontrollierte Capabilities.

Nicht nur ChatDashboards, Fachansichten, Freigabevorschau und Agentenstatus sind Teil des Produkts.

Nicht ohne BetriebLogs, Tests, Feedback, Owner, Backups und Monitoring müssen mitgedacht werden.

Referenzarchitektur.

Die wichtigste Trennung lautet: LLM plant und formuliert, lokale Systeme liefern Fakten, Gateways kontrollieren Aktionen.

UI / Workspace

Chat, Dashboard, Fachansichten, Agentenstatus und Ergebnisflächen.

Router

Auftrag klassifizieren, Rolle prüfen und passenden Pfad wählen.

Gatekeeper

Datenräume, Rollen, externe Übergaben und Writes backendseitig erzwingen.

Capabilities

Stabile Kennzahlen, Joins, Tabellen, Query-Pläne und Tool-Ausgaben.

Retrieval

Quellenbasiertes Wissen nur innerhalb erlaubter Bereiche suchen.

Evaluation

Testfragen, Regressionen, Fehlerklassen, Feedback und Monitoring.

Warum nicht einfach ChatGPT mit Firmendaten?

Weil Unternehmens-KI nicht nur sprachlich gut klingen darf. Sie muss Rechte respektieren, Zahlen korrekt berechnen und Fehler sichtbar machen.

DatenzugriffRollen- und Rechteprüfung passiert vor Retrieval und Tool-Aufrufen, nicht per freundlicher Bitte im Prompt.

Zahlen und StatusBusiness-kritische Kennzahlen werden deterministisch berechnet, nicht aus Textsnippets geraten.

Externe KIWenn externe KI hilft, bekommt sie nur redigierten Kontext. Rohdaten, Namen, Beträge und Dokumentinhalte bleiben gesperrt.

Schreibende AktionenCRM-Updates, Ticket-Erstellung, Versand oder Plattformaktionen brauchen Gateway, Vorschau, Freigabe, Audit und Restore.

QualitätAntwortqualität wird mit Testsets, Nutzerfeedback und Regressionen überprüft.

Beispiele für Antwortpfade.

Nicht jede Anfrage braucht dieselbe Route. Genau hier entsteht der Unterschied zwischen Demo-Chat und belastbarer Arbeitsinfrastruktur.

Wissensfrage

Rolle prüfen, erlaubte Quellen suchen, Passagen anzeigen, Antwort mit Quellen und Grenzen formulieren.

Unternehmensfrage

Capability finden, lokale Daten auswerten, Ergebnis als Tabelle oder Karte zeigen, LLM erklärt.

Redaktionsworkflow

Sensible Inhalte redigieren, Freigabevorschau zeigen, optional externe KI nutzen, Ergebnis prüfen lassen.

Prüfen wir, ob Ihre Daten für einen Piloten reichen.

Im Prozess-Check klären wir, welche Quellen, Rechte und kontrollierten Funktionen für Ihren ersten Use Case nötig sind.

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