Das ist enthalten

  • Einschätzung, welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen
  • Chatbots für Website oder WhatsApp auf Basis Ihrer eigenen Inhalte
  • Anbindung von Sprachmodellen wie Gemini oder OpenAI
  • Lokale Modelle mit Ollama oder llama.cpp auf eigener Hardware
  • Suche in eigenen Dokumenten (RAG)
  • Klare Grenzen, was die KI tun darf und was nicht

Passend für

  • Betriebe mit vielen wiederkehrenden Anfragen
  • Unternehmen, die sensible Daten nicht in die Cloud geben wollen
  • Teams, die KI ausprobieren möchten, ohne gleich ein großes Projekt zu starten

Technik

  • Ollama
  • llama.cpp
  • Gemini API
  • OpenAI API
  • Python
  • Node.js

Passende Apps

  • Ollama Local AI

    KI & LLM

    Lokale Sprachmodelle auf Android und eine OpenAI-kompatible API im eigenen WLAN

  • Ollama Router Pro

    KI & LLM

    KI-Router und LLM-Gateway, bei dem die API-Schlüssel auf dem Smartphone bleiben

  • Llama.cpp Edge Gallery

    KI & LLM

    Privater Offline-KI-Chat auf Android mit GGUF-Modellen und llama.cpp

  • StepBurn

    Gesundheit & Fitness

    Schrittzähler, Kalorienzähler und KI-Essensscanner mit Health Connect

Fragen zu dieser Leistung

Bleiben meine Daten bei mir?

Das hängt von der Lösung ab. Bei Cloud-Diensten wie OpenAI oder Gemini werden Daten an den Anbieter übertragen. Mit lokalen Modellen über Ollama oder llama.cpp bleiben sie auf Ihrer eigenen Hardware. Ich erkläre Ihnen die Unterschiede, bevor Sie sich entscheiden.

Macht eine KI Fehler?

Ja. Sprachmodelle können falsche Antworten sehr überzeugend formulieren. Deshalb plane ich Lösungen so, dass wichtige Ausgaben geprüft werden oder die KI nur auf Ihre eigenen, geprüften Inhalte zugreift.

Womit fangen wir an?

Mit einer einzelnen, klar umrissenen Aufgabe, zum Beispiel dem Beantworten häufiger Kundenfragen. Wenn das im Alltag funktioniert, lässt es sich Schritt für Schritt erweitern.