LLM-Integration: Der schnellste Einstieg
Mit modernen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Gemini können Sie innerhalb weniger Wochen KI-Features in Ihre Software bringen. Ob Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung oder Kundenservice – die APIs sind mächtig und gut dokumentiert.
Der Aufwand liegt hauptsächlich in Prompt Engineering (die richtige Frage stellen) und der Integration in Ihre bestehende Software. Für viele Use Cases der günstigste Weg zu KI.
RAG: Ihre Daten + LLM = Echtes Wissen
Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert LLMs mit Ihrer eigenen Wissensbasis. Statt nur auf allgemeinem Training zu antworten, greift die KI auf Ihre Dokumente, FAQs und internen Informationen zu.
Das reduziert Halluzinationen (falsche Antworten) drastisch und liefert verlässliche, nachprüfbare Informationen. Ideal für Kundenservice, internes Wissensmanagement und Vertriebsunterstützung.
Wann Custom ML?
Eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren lohnt sich bei:
- Spezielle Daten: Bilder, Sensordaten, branchenspezifische Texte
- Datenschutz: Keine Daten an externe APIs schicken
- Domänenwissen: Modelle auf Ihre Fachsprache trainieren
- Edge-Deployment: Modelle lokal/offline ausführen
Laufende Kosten einplanen
KI-Projekte haben signifikante laufende Kosten:
- API-Kosten: GPT-4 kostet etwa 0,01-0,03 $/1K Tokens – bei hohem Volumen schnell 500-2.000 €/Monat zzgl. MwSt.
- Infrastruktur: Vector-Datenbanken, GPU-Compute, Hosting: 200-2.000 €/Monat zzgl. MwSt.
- Wartung: Prompt-Optimierung, Modell-Updates, Monitoring: 500-2.000 €/Monat zzgl. MwSt.
