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 — mit Fokus auf Sicherheit, Vorhersagbarkeit und Skalierbarkeit.
Unser Fokus: Architektur, Sicherheit und Wartbarkeit — nicht Demos.
Was LLM-Integration wirklich bedeutet
Produktive LLM-Nutzung erfordert:
Typische Einsatzbereiche
Produktintegration
Interne Systeme
Unser Vorgehen
Architektur & Use-Case-Analyse
Wir klären:
LLMs müssen zu Ihrem System passen — nicht umgekehrt.
Prompt- & Kontext-Design
Wir entwerfen:
Dies ist darauf ausgelegt zu unterstützen:
Datenanbindung
Wir verbinden LLMs mit:
Häufig über:
Sicherheit & Governance
Enterprise-orientierte LLM-Integration umfasst typischerweise:
Produktionsbetrieb
Wir helfen bei:
Typische Probleme, die wir lösen
Für wen geeignet
Passende AI Services
Einstieg
Wir analysieren Machbarkeit, Risiken, Architektur und mögliche Integrationsstrategien.
FAQ
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.
Wir nutzen Prompt Engineering, Guardrails, Kontext-Beschränkungen, RAG-Architekturen für Grounding, Konfidenz-Schwellen und Fallback-Logik. Wir entwerfen auch Systemanweisungen, die die faktische Fundierung und Domänenkonsistenz verbessern. Halluzinations-Reduzierung ist in die Integrations-Architektur eingebaut.
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.
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.
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.
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.
LLM-Integrationsberatung für Unternehmen mit produktiven AI-Systemen. Wir unterstützen Organisationen bei LLM-Integration, Prompt Engineering und AI-Architektur unter Berücksichtigung der jeweiligen technischen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Alle Leistungen erfolgen projektbezogen und ohne pauschale Erfolgszusagen.
LLM-basierte Systeme sind probabilistische Systeme. Obwohl architektonische Kontrollen, Retrieval-Mechanismen und Governance die Zuverlässigkeit und kontextuelle Fundierung verbessern, können Ausgaben je nach Datenqualität, Systemkonfiguration und Modellverhalten variieren. LLM-Integrationen unterstützen Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse, ersetzen jedoch keine menschliche Bewertung, Validierung oder Verantwortung.