Privater KI-Wissensassistent für Unternehmen – Ein sicherer RAG-Anwendungsfall aus Rumänien
Viele Unternehmen möchten KI nutzen, können jedoch keine sensiblen Daten mit öffentlichen Cloud-Plattformen teilen. Bei inteliScience entwickeln und implementieren wir private KI-Assistenten, die ausschließlich auf der internen Unternehmensinfrastruktur betrieben werden.
Diese Fallstudie zeigt, wie wir ein sicheres Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-System für ein Beratungsunternehmen entwickelt haben, das vertrauliche technische und rechtliche Dokumente verwaltet.
Client-Hintergrund
Der Kunde ist ein Beratungs- und Ingenieurunternehmen mit mehreren Abteilungen und über 120 Mitarbeitern. Die Teams arbeiten täglich mit Verträgen, Compliance-Dokumenten, technischen Handbüchern und internen Prozessen.
Der Zugriff auf diese Informationen erforderte manuelle Suchen in gemeinsamen Laufwerken, E-Mail-Archiven und Dokumentenmanagementsystemen.
Geschäftliche Herausforderungen
- Mitarbeiter verbrachten Stunden mit der Suche nach interner Dokumentation.
- Kritisches Wissen war über mehrere Systeme verteilt.
- Hohes Risiko von Datenabfluss durch öffentliche KI-Tools.
- Kein zentraler Zugriffspunkt für Wissen.
- Uneinheitliche Antworten auf compliancebezogene Fragen.
- Begrenzte Effizienz beim Onboarding neuer Mitarbeiter.
Das Management lehnte öffentliche KI-Plattformen aufgrund von Vertraulichkeits- und regulatorischen Bedenken ab.
Unsere private KI-Lösung
Wir haben einen vollständig isolierten, RAG-basierten KI-Assistenten konzipiert und implementiert, der innerhalb der privaten Infrastruktur des Kunden betrieben wird.
- Privates LLM-Deployment: Betrieb auf dedizierten Servern ohne externe Datenübertragung
- Sichere Dokumenten-Ingestion: automatische Indexierung von PDFs, Word-Dateien, E-Mails und Datenbanken
- Vektordatenbank: verschlüsselte Embeddings mit segmentiertem Zugriff
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Datensichtbarkeit auf Abteilungsebene
- Audit-Logging: vollständige Nachvollziehbarkeit von Anfragen und Antworten
- Webbasiertes Chat-Interface: internes Portal mit SSO-Authentifizierung
Das System wurde On-Premise mit verschlüsseltem Speicher und isoliertem privaten Netzwerk bereitgestellt.
Technische Architektur
Die Plattform folgt einer mehrschichtigen, sicherheitsorientierten Architektur (Security-First).
- Lokaler LLM-Inferenzdienst
- RAG-Pipeline mit semantischem Chunking und Metadaten-Filterung
- Vector search engine (FAISS / Milvus)
- Privates API-Gateway
- Authentifizierung über den unternehmenseigenen Identity-Provider
- Verschlüsseltes Backup- und Disaster-Recovery-System
Es werden keine Dokumente oder Prompts an externe KI-Anbieter übertragen.
Implementierungsprozess
Wir folgten einer kontrollierten Deployment-Methodik, um Compliance sicherzustellen und den laufenden Betrieb nicht zu beeinträchtigen.
- Sicherheits- und Compliance-Bewertung
- Wissens-Mapping und Dokumentenklassifizierung
- Bereitstellung der Infrastruktur
- Entwicklung der RAG-Pipeline
- User-Acceptance-Testing (UAT)
- Interner Rollout und Schulung
Das System wurde in drei Phasen innerhalb von vier Monaten ausgeliefert.
Ergebnisse nach der Einführung
- 60 % weniger Zeitaufwand für die Dokumentensuche
- Schnellere Compliance-Prüfung
- Konsistente Auslegung von Richtlinien
- Verbesserte Geschwindigkeit beim Onboarding
- Geringere Abhängigkeit von erfahrenen Mitarbeitern (Senior Staff)
- Keine Vorfälle von Datenabfluss
Der private KI-Assistent wurde zu einem zentralen operativen Werkzeug für Rechts-, Technik- und Managementteams.
Why private AI was critical
Public AI services could not guarantee data sovereignty, auditability, or regulatory compliance. A private AI system allowed full control over data, models, and infrastructure.
Der Kunde behält die Eigentümerschaft an allen Embeddings, Modellen und Wissensbeständen.
Private KI bedeutet nicht, Daten zu verstecken. Es geht darum, Wissen, Sicherheit und langfristige KI-Assets unter Kontrolle zu behalten.
inteliScience:
Warum Unternehmen inteliScience für private KI wählen
Wir entwickeln KI-Systeme für Unternehmen, die unter strengen Sicherheits-, Compliance- und Zuverlässigkeitsanforderungen betrieben werden.
- Architektur für private KI- und RAG-Systeme
- On-Premise- und hybride KI-Deployments
- Security-First KI-Engineering
- Unternehmensweite Systemintegrationen
- Langfristige Wartung und Optimierung
Unser Fokus liegt darauf, KI-Plattformen zu entwickeln, die Unternehmen über Jahre hinweg sicher betreiben können.
Benötigen Sie einen sicheren privaten KI-Assistenten?
Lassen Sie uns sprechen. Wenn Ihr Unternehmen einen vertraulichen, selbst gehosteten KI-Assistenten für internes Wissen benötigt, kann inteliScience eine konforme Lösung entwerfen und implementieren.
Kontaktieren Sie uns, um eine technische Einschätzung und eine Deployment-Roadmap zu erhalten.
