KI in Ihre bestehende Software integrieren

Wir bauen LLM-Features, KI-Agenten und RAG-Systeme direkt in die Software, die Sie heute schon betreiben. Kein Pilot auf der grünen Wiese, sondern Code, der in Ihrem Stack läuft, getestet ist und in Produktion geht.

Für Unternehmen mit eigener Software oder eigenem Entwicklungsteam: Wir übernehmen Architektur, Umsetzung, Evaluierung und Betrieb der KI-Komponenten in PHP, Python oder TypeScript. Modelle laufen über die Claude API, die OpenAI API oder als Open-Weight-Modell auf EU-Infrastruktur, je nach Datenlage und Anforderung.

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KI-Integration: LLM-Features, Agenten und RAG in bestehender Software

Was wir bauen

Vier Bausteine, die sich in bestehende Systeme einfügen

01

LLM-Features in Ihrer Anwendung

  • Zusammenfassen, Klassifizieren, Extrahieren strukturierter Daten
  • Assistenten in Portalen, CRM, Ticketsystemen
  • Streaming, Caching, Kostenkontrolle pro Aufruf

02

KI-Agenten mit Werkzeugzugriff

  • Agenten, die Ihre APIs und Datenbanken über MCP oder Function Calling nutzen
  • Mehrstufige Abläufe mit Freigaben (Human-in-the-Loop)
  • Rechte, Protokollierung, Abbruchkriterien

03

RAG über Ihre Daten

  • Suche und Antworten über Dokumente, Wissensdatenbanken, Fachdaten
  • Vektorsuche (z. B. pgvector) im bestehenden Datenbanksystem
  • Quellenangaben statt freier Behauptungen

04

Evaluierung und Betrieb

  • Testdatensätze und Qualitätsmetriken vor dem Go-live
  • Guardrails, Prompt-Versionierung, Monitoring
  • Modellwechsel ohne Umbau der Anwendung

Für wen das passt

  • Softwarehersteller und SaaS-Anbieter, die eine KI-Funktion in ihr Produkt bringen wollen, ohne das Kernteam monatelang zu binden.
  • Mittelständler mit eigener Fachanwendung (ERP-Erweiterungen, Portale, interne Tools), die Dokumente, Anfragen oder Daten mit KI verarbeiten wollen.
  • Teams mit laufendem KI-Pilot, der nicht in Produktion kommt: fehlende Tests, unklare Kosten, Datenschutzfragen.

Wofür wir nicht die Richtigen sind

  • Strategie-Workshops ohne Umsetzung. Wir beraten im Projekt, nicht als Folienlieferant.
  • Training eigener Grundmodelle. Wir nutzen vorhandene Modelle und bauen die Anwendung darum.
  • Chatbot-Baukästen ohne Anbindung an Ihre Systeme. Der Wert entsteht erst durch die Integration.

Stack und Datenschutz

Technik

  • Modelle: Claude API, OpenAI API, Open-Weight-Modelle (z. B. über vLLM oder Ollama) auf EU-Servern
  • Agenten und Werkzeuge: Model Context Protocol (MCP), Function Calling, strukturierte Ausgaben
  • Anwendungsseite: PHP (Symfony, Laminas, Laravel), Python (FastAPI), TypeScript (Node.js)
  • Daten: PostgreSQL mit pgvector, MySQL, Redis, S3-kompatibler Speicher
  • Betrieb: Docker, CI/CD, Logging, Kosten- und Latenz-Monitoring

Datenschutz

  • Datenminimierung: Nur die Felder gehen zum Modell, die für die Aufgabe nötig sind
  • Pseudonymisierung personenbezogener Daten vor dem Modellaufruf, wo fachlich möglich
  • Auftragsverarbeitung: Anbieter mit AVV und EU-Datenverarbeitung, oder Modelle im eigenen Rechenzentrum
  • Dokumentierte Datenflüsse als Grundlage für Ihre Datenschutzfolgenabschätzung
  • Protokollierung von Eingaben, Ausgaben und Werkzeugaufrufen für Audits

So läuft ein KI-Integrationsprojekt ab

01

Use-Case-Check

Ein halber Tag mit Ihrem Fachbereich und Ihrer IT: Welche Aufgabe, welche Daten, welche Qualität muss das Ergebnis haben. Ergebnis ist eine schriftliche Einschätzung mit Machbarkeit und Aufwand.

02

Prototyp mit echten Daten

In zwei bis drei Wochen entsteht ein Prototyp gegen Ihre echten Daten, mit einem Testdatensatz und messbaren Qualitätskriterien. Danach wissen Sie, ob es sich lohnt.

03

Integration

Einbau in Ihre Anwendung: Rechte, Fehlerbehandlung, Tests, Kostenkontrolle. Code und Dokumentation gehören Ihnen, Ihr Team kann ihn weiterentwickeln.

04

Betrieb und Evaluierung

Monitoring von Qualität, Latenz und Kosten. Regelmäßige Auswertung gegen den Testdatensatz, damit Modellwechsel und Prompt-Änderungen keine Regressionen einführen.

Woran Sie unsere Arbeit prüfen können

Eigenes KI-Produkt: SiniPrompt

Teleprompter-App mit Spracherkennung, die den Text beim Sprechen mitführt, und einer KI-Funktion, die Skripte zum Sprechen umschreibt, kürzt und vereinfacht. Alle Daten bleiben auf dem Gerät.

Zur Produktseite

Fachartikel und Werkzeuge

Doğan Uçar schreibt auf dogan-ucar.de über KI-gestützte Softwareentwicklung, unter anderem einen Leitfaden zu Claude Code (Hooks, Skills, Agents) und zur Rolle von KI in der Entwicklung.

Claude Code Cheat Sheet (englisch)

Open Source und Software im Betrieb

Keestash, DMARCFlow und ShortLink sind von uns entwickelte, produktiv betriebene Anwendungen. Der Quellcode von Keestash und weiteren Projekten ist auf GitHub einsehbar.

GitHub: ucar-solutions

Welche Aufgabe in Ihrer Software soll KI übernehmen?

Im Erstgespräch klären wir in 30 Minuten, ob der Use-Case technisch trägt und was der erste Schritt ist. Das Angebot folgt schriftlich.

Kostenloses Erstgespräch buchen +49 6192 98 99 814

Häufige Fragen zur KI-Integration

Nein. KI-Funktionen werden als Dienst oder Modul an die bestehende Anwendung angebunden. Voraussetzung ist eine Stelle im Code, an der die Daten vorliegen, und eine Schnittstelle, über die das Ergebnis zurückfließt. Das gilt für moderne Symfony-Anwendungen genauso wie für ältere PHP-Systeme.

Das hängt von der Datenkategorie und vom Anbieter ab. Bei Anbietern mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Datenverarbeitung lassen sich viele Fälle abdecken; für besonders schützenswerte Daten setzen wir Open-Weight-Modelle auf eigener oder gemieteter EU-Infrastruktur ein. Wir dokumentieren den Datenfluss, damit Ihr Datenschutzbeauftragter ihn bewerten kann.

Durch einen Testdatensatz mit erwarteten Ergebnissen, gegen den jede Änderung geprüft wird, durch Quellenangaben bei RAG, durch strukturierte Ausgaben statt Freitext und durch Freigabeschritte für alles, was Wirkung nach außen hat. Vollständig ausschließen lassen sich Fehler nicht; wir sorgen dafür, dass sie sichtbar und begrenzt sind.

KI-Projekte rechnen wir nach Aufwand ab; den Stundensatz und eine Aufwandsschätzung erhalten Sie nach dem Erstgespräch schriftlich. Der Use-Case-Check und der Prototyp sind bewusst klein gehalten, damit Sie nach wenigen Wochen auf Basis echter Ergebnisse entscheiden, ob die Integration folgt. Hinzu kommen laufende Modellkosten, die wir vor dem Start abschätzen.

Ja, das ist der Normalfall. Wir arbeiten in Ihrem Repository, nach Ihren Review-Regeln, und übergeben den Code so, dass Ihr Team ihn ohne uns weiterführen kann. Wenn Ihr Team zusätzlich KI-gestützte Entwicklung selbst einsetzen will, ergänzt das Angebot KI für Entwicklerteams.

KI dort einbauen, wo Ihre Software heute schon arbeitet

Schildern Sie uns den Use-Case. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob und wie er sich umsetzen lässt.

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