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LLM Integration Consulting

Beratung zur Integration von Large Language Models in Produkte und Workflows

Large Language Models sind keine Features, sondern Systemkomponenten. Ohne saubere Integration werden sie teuer, unzuverlässig und riskant.

H-Studio bietet LLM Integration Consulting für Unternehmen, die KI sinnvoll in Produkte, Plattformen und interne Prozesse integrieren wollen — kontrolliert, skalierbar und produktionsreif.

Unser Fokus: Architektur, Sicherheit und Wartbarkeit — nicht Demos.

Was LLM-Integration wirklich bedeutet

Produktive LLM-Nutzung erfordert:

saubere Systemarchitektur
kontrollierte Prompts & Kontexte
klare Datenzugriffe
Kosten- und Latenzsteuerung
Fallbacks & Fehlerbehandlung
Compliance & Nachvollziehbarkeit

Typische Einsatzbereiche

Produktintegration

KI-Funktionen in SaaS-Produkten
Assistenten & Copiloten
semantische Suche
intelligente Formulare

Interne Systeme

Wissensassistenten
Dokumentenanalyse
Reporting & Auswertung
Support-Automatisierung
Engineering- & Ops-Copilots

Unser Vorgehen

1.

Architektur & Use-Case-Analyse

Wir klären:

wo LLMs sinnvoll sind
wo klassische Logik besser ist
welche Modelle passen
Performance- und Kostenrahmen

LLMs müssen zu Ihrem System passen — nicht umgekehrt.

2.

Prompt- & Kontext-Design

Wir entwerfen:

Prompt-Templates
Systemanweisungen
Guardrails
Kontext-Strategien

Das sichert:

vorhersehbare Ausgaben
Domänenkonsistenz
weniger Halluzinationen
3.

Datenanbindung

Wir verbinden LLMs mit:

Datenbanken
Dokumenten
APIs
internen Systemen

Häufig über:

RAG-Architekturen
kontrollierte Retrieval-Ebenen
rollenbasierte Zugriffe
4.

Sicherheit & Governance

Enterprise-ready LLM-Integration umfasst:

Datenisolierung
Rollen & Berechtigungen
Logging & Audits
Nutzungslimits
Fallback-Logik
DSGVO-konforme Verarbeitung
5.

Produktionsbetrieb

Wir helfen bei:

Deployment-Strategien
Monitoring
Kostenoptimierung
Performance-Tuning
Vendor-Unabhängigkeit

Typische Probleme, die wir lösen

"Die KI gibt zufällige Antworten"
"Wir wissen nicht, welche Daten das Modell sieht"
"Die Kosten explodieren"
"Die Latenz ist zu hoch"
"Legal / Compliance hat den Rollout blockiert"
"Wir können Prompts nicht im Maßstab warten"

Für wen geeignet

SaaS- & Plattform-Teams
Unternehmen mit komplexen Prozessen
Teams, die über Prototypen hinausgehen
regulierte Branchen
Tech- & Produktverantwortliche

Einstieg

Empfohlen: LLM-Architektur-Review.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen LLM-Integration und nur einer API zu nutzen?

Eine API zu nutzen ist ein Aufruf. LLM-Integration bedeutet, LLMs als Systemkomponenten mit ordnungsgemäßer Architektur, Kontrolle, Governance und Produktionsreife einzubetten. Integration umfasst Prompt Engineering, Kontext-Management, Daten-Grenzen, Fallback-Logik, Monitoring und Compliance — nicht nur API-Aufrufe.

Wie verhindern Sie, dass LLMs halluzinieren?

Wir nutzen Prompt Engineering, Guardrails, Kontext-Beschränkungen, RAG-Architekturen für Grounding, Konfidenz-Schwellen und Fallback-Logik. Wir entwerfen auch Systemanweisungen, die faktische Genauigkeit und Domänenkonsistenz durchsetzen. Halluzinations-Prävention ist in die Integrations-Architektur eingebaut.

Können Sie LLMs mit unseren bestehenden Systemen integrieren?

Ja — wir integrieren LLMs mit Datenbanken, APIs, CRM/ERP-Systemen, Dokumentenspeichern, Wissensbasen und internen Services. Wir nutzen RAG-Architekturen, kontrolliertes Retrieval und rollenbasierte Zugriffe, um LLMs sicher mit Ihrer bestehenden Infrastruktur zu verbinden.

Wie handhaben Sie DSGVO und Datenschutz?

Wir implementieren Datenisolierung, Zugriffskontrolle, Logging, Datenminimierung und DSGVO-bewusste Datenverarbeitung. Wir nutzen EU-basierte Infrastruktur wo erforderlich, stellen sicher, dass Daten-Grenzen respektiert werden, und bieten Audit-Trails. Alle LLM-Integrationen sind von Anfang an mit Compliance designed.

Wie lange dauert LLM-Integration?

Eine grundlegende LLM-Integration (Architektur + Prompt Engineering + grundlegende Governance) dauert typischerweise 4-8 Wochen. Komplexe Integrationen mit mehreren Systemen, umfangreichen RAG-Architekturen und Enterprise-Governance können 12-20 Wochen dauern. Wir beginnen mit einem Architektur-Review, um Umfang und Zeitplan zu definieren.

Können Sie uns helfen, Vendor Lock-in zu vermeiden?

Ja — wir entwerfen Vendor-Abstraktionsschichten, nutzen Standard-Interfaces und implementieren Fallback-Strategien, die das Wechseln zwischen LLM-Providern (OpenAI, Anthropic, lokale Modelle) ohne Neuschreiben Ihrer Integration ermöglichen. Das gibt Ihnen Flexibilität und Kostenkontrolle.

Wir bieten LLM-Integrationsberatung für Unternehmen in ganz Deutschland. Unser Berliner Team spezialisiert sich auf Large Language Model Integration, LLM-Architektur, Prompt Engineering, RAG-Systeme, Enterprise-AI-Integration und produktionsreife LLM-Implementierungen.

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