Was ist das?
Ein lokales KI-System kann zusammenfassen, Fragen beantworten und Teams helfen, Wissen zu finden. Es läuft auf kontrollierter Infrastruktur und braucht Governance und Evaluation, um vertrauenswürdig zu sein.
Wann was nutzen
- RAG wenn Sie aktuelles Wissen aus Dokumenten brauchen
- LoRA/partielles Fine-Tuning wenn Sie Stil/Format/Domain-Anpassung brauchen
- Beides wenn Sie fundierte Antworten + angepasstes Verhalten brauchen
Für wen ist das?
- KMUs mit sensiblen Dokumenten (Finance/Legal/HR)
- Teams, die externe LLM-APIs aus Compliance-Gründen nicht nutzen können
- Agenturen, die KI-Features für Kunden mit Datenschutzanforderungen bauen
- Interne Teams, die einen Wissensassistenten für Support/Sales/Ops wollen
Typische Engagements
Lokale-KI-Machbarkeit & Prototyp (2–4 Wochen)
- Use Case, Scope, Erfolgskriterien auswählen
- Minimaler RAG-Prototyp auf einem Beispiel-Dokumentenset
- Evaluations-Checkliste + nächste Schritte
Produktions-Self-Hosted-RAG (4–10 Wochen)
- Ingestion-Pipeline, Chunking, Embeddings, Indexierung
- Berechtigungs-/Zugriffsmodell-Konzept
- Evaluations-Harness (Regressionstests)
- Monitoring (Latenz, Retrieval-Qualitäts-Proxies, Fehler-Logs)
Modellanpassung (LoRA / partielles Fine-Tuning) (2–8 Wochen)
- Datensatzdesign (Instruktionen, Beispiele)
- LoRA/QLoRA-Experimente
- Evaluation gegen Baseline
- Deployment-Strategie und Rollback
Beispielaufgaben
- Interner “Dokumentenassistent” mit Quellenangaben und Zugriffskontrolle
- Lange PDFs zusammenfassen und strukturierte Outputs produzieren
- Interne E-Mails/FAQs basierend auf Firmendokumenten entwerfen
- Eine Wissensbasis bauen, die privat bleibt
- Outputs an Ihren Firmenstil anpassen (Templates, Formate)
Deliverables
- Laufendes System (Prototyp oder Produktion) + Dokumentation
- Evaluations-Harness + Testset-Anleitung
- Deployment-Docs (wie starten/aktualisieren)
- Übergabe-Workshop + Wartungsplan-Optionen
Für technische Leser
- Ingestion-Pipeline: Parsing, Chunking-Strategien, Metadaten
- Embeddings und Retrieval: Vector-Store-Auswahl, Indexierungsstrategie
- RAG-Prompt-Strategie mit Quellenangaben und Nachverfolgbarkeit
- Evaluations-Harness: Golden Set, Regressionstests, Human-Review-Loop
- LoRA/QLoRA / partielle Fine-Tuning-Experimente
- Quantisierung und Performance-Optimierung für lokale Hardware
- Governance: Zugriffskontrolle, Audit-Logs, sichere Deployment-Patterns
Warum ich gut darin bin
- Praktische Erfahrung beim Bau lokaler Workflows mit LLaMA/Mistral/BERT-Style-Modellen
- RAG-Pipelines (Embeddings, Indexierung, Retrieval) für Offline-/interne Nutzung gebaut
- Versteht Performance- und Deployment-Einschränkungen auf lokaler Hardware
- Starker Fokus auf Governance, Evaluation und Wartbarkeit
Wie ich arbeite
- Mit einem gut eingegrenzten Use Case und einem kleinen Dokumentenset starten
- Definieren, was “gut” bedeutet (Accuracy, Quellenangaben, Safety, Latenz)
- Schnell iterieren: Prototyp → Evaluation → Produktionshärtung
- Ein wartbares System mit Docs und Übergabe liefern