KI-Integration
KI-Integration für Software und SaaS-Produkte
Wir bringen KI in die Software, die Sie bereits nutzen: LLM-Funktionen in Ihrem Produkt, Antworten auf Basis Ihrer eigenen Daten und KI-Schritte in bestehenden Workflows. Zu jeder Integration gehören ein Evaluierungsset, Schutzmechanismen (Guardrails) gegen Prompt Injection und Datenabfluss sowie Kosten- und Latenzbudgets, die im Produktivbetrieb halten.
Wann sich eine KI-Integration lohnt
Ihr Team kopiert Informationen zwischen Dokumenten, Tickets und Systemen und fasst sie von Hand zusammen.
Kunden stellen immer wieder Fragen, die Ihre Dokumentation bereits beantwortet.
Ein Wettbewerber hat eine KI-Funktion veröffentlicht, und Ihre Roadmap braucht eine glaubwürdige Antwort darauf.
Sie haben einen KI-Prototyp gebaut, aber die Antworten sind uneinheitlich, und niemand kann sagen, ob eine Änderung ihn verbessert hat.
Modellkosten oder Latenz sind schneller gewachsen als die Nutzung.
Welches Integrationsmuster passt
| Muster | Sinnvoll, wenn |
|---|---|
| Muster01Ein direkter LLM-Aufruf mit strukturierter Ausgabe | Sinnvoll, wennDie Aufgabe ist in sich abgeschlossen: Texte, die Sie bereits haben, klassifizieren, extrahieren, entwerfen oder zusammenfassen. |
| Muster02Retrieval-Augmented Generation (RAG) | Sinnvoll, wennAntworten müssen aus Ihren eigenen Dokumenten, Ihrem Katalog oder Ihrer Wissensdatenbank stammen, mit Quellenangaben. |
| Muster03Tool-Nutzung (Function Calling) | Sinnvoll, wennDas Modell braucht Live-Daten oder muss über klar definierte Tools mit begrenzten Berechtigungen in Ihren Systemen handeln. |
| Muster04Ein Agent oder mehrstufiger Workflow | Sinnvoll, wennDie Aufgabe erfordert mehrere Schritte und Entscheidungen. Für alles Riskante bauen wir Freigaben und Limits ein. |
| Muster05Fine-Tuning | Sinnvoll, wennErst wenn Prompts und Retrieval gemessen sind und ein einheitliches Format oder ein bestimmter Stil trotzdem nicht erreicht wird. |
KI-Integrationsprojekt
Ein klar abgegrenztes Projekt, das eine KI-Funktion von der Idee bis in den Produktivbetrieb Ihrer Software bringt.
Was wir tun
- Den ersten Anwendungsfall auswählen und festlegen, wie eine gute Ausgabe aussieht
- Ein Evaluierungsset aus echten Beispielen aufbauen
- Modelle und Ansätze nach Qualität, Latenz und Kosten vergleichen
- Die Integration bauen: Datenzugriff, Retrieval, Prompts, strukturierte Ausgaben und Fallbacks
- Schutzmechanismen, Logging, Monitoring und Kostenkontrolle ergänzen
Was Sie erhalten
- Die Funktion im Produktivbetrieb, hinter einem Feature-Flag, das Sie steuern
- Die Evaluierungssuite, die in Ihrer CI läuft
- Dashboards für Qualität, Kosten und Latenz sowie Dokumentation für Ihr Team
Der Umfang wird nach einem Gespräch festgelegt. Das Angebot hängt von den Integrationen und der erwarteten Nutzung ab.
Schutzmechanismen in jeder Integration
KI-Funktionen greifen auf Ihre Daten zu und erreichen Ihre Kunden. Sicherheit ist deshalb Teil der Entwicklung und wird nicht nachträglich ergänzt.
- 01
Schutz vor Prompt Injection und strikte Trennung von Anweisungen und nicht vertrauenswürdigen Inhalten
- 02
Minimale Zugriffsrechte auf Daten und Tools, mit menschlicher Freigabe für riskante Aktionen
- 03
Anbieter-Einstellungen für Datenaufbewahrung und regionale Verarbeitung, passend zu Ihren Anforderungen gewählt
- 04
Validierung der Ausgaben gegen Schemas, bevor etwas Nutzer oder Systeme erreicht
- 05
Logs und Audit-Trails, damit sich jede KI-Entscheidung nachvollziehen lässt
So läuft es ab
- 01
Umfang
Anwendungsfall, Erfolgskennzahl, Datenquellen und Rahmenbedingungen.
- 02
Evaluierung
Ein Evaluierungsset und ein Vergleich von Modellen und Mustern.
- 03
Entwicklung
Die Integration mit Schutzmechanismen, Monitoring und Kostenkontrolle.
- 04
Launch
Schrittweiser Rollout per Feature-Flag, Auswertung der echten Nutzung und Übergabe.
Fragen zur KI-Integration
Entwicklungsarbeit, die KI-Modelle mit Ihrer bestehenden Software und Ihren Daten verbindet: LLM-Funktionen in Ihrem Produkt, Retrieval über Ihre Dokumente und KI-Schritte in Workflows, dazu Evaluierung, Sicherheit und Monitoring.
Am Anfang meist nicht. Die meisten Integrationen erreichen ihr Qualitätsziel mit guten Prompts, strukturierten Ausgaben und Retrieval über Ihre Daten. Fine-Tuning kommt erst ins Spiel, wenn diese Ansätze gemessen sind und bei Format oder Stil trotzdem nicht ausreichen.
Das hängt von der Aufgabe, den Anforderungen an den Umgang mit Daten und den Kosten ab. Wir testen geeignete Modelle von Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Google mit Ihrem Evaluierungsset und empfehlen eines pro Aufgabe.
Ja, mit dem richtigen Aufbau: minimale Zugriffsrechte auf Daten, Aufbewahrungs- und Regionseinstellungen beim Anbieter, die zu Ihren Anforderungen passen, und Schutz vor Prompt Injection. Den Umgang mit Daten in Großbritannien und der EU planen wir mit Blick auf die DSGVO.
Mit einem Evaluierungsset aus echten Beispielen und Abnahmekriterien, die vor der Entwicklung vereinbart werden. Es läuft in der CI, sodass jede Änderung an Prompts oder Modellen vor dem Release gemessen wird.
KI-Integration besprechen
Beschreiben Sie, was die Funktion leisten soll, welche Systeme und Daten sie braucht und wo sie eingesetzt wird. Wir antworten mit den nächsten Schritten.
Lieber per E-Mail? Schreiben Sie an webguru.com.pk@gmail.com