Inventory
Dateien werden zuerst inventarisiert, gehasht und technisch beschrieben, bevor irgendein LLM mit ihnen arbeitet.
LLM FORGE // RH Automation Dresden // Lokale Wissensfabrik
Wissen, das sich kontrolliert in KI ueberfuehren laesst.
LLM Forge ist die Implementierungsschicht zwischen Rohdokumenten und produktiver Unternehmens-KI. Die Plattform nimmt Wissen auf, strukturiert es, fuehrt Review durch und bereitet daraus RAG-, Agenten- und spaetere Modellpfade vor.
Keine Blackbox-Pipeline. Keine blinden Exporte. Jede Stufe bleibt lokal, sicht- und pruefbar.
Review-First
On-Premise
RAG & Training getrennt
4D-Agentenschema
01 // Das Problem
Daten sind da. Aber nicht KI-faehig.
Dokumente, PDFs, Tabellen und Medien enthalten Wissen, aber nicht in einer Form, die fuer RAG, Agenten oder spaetere Modelle sauber nutzbar waere. Genau hier setzt LLM Forge an.
✕ Keine belastbare Wissensschicht
✕ Keine Review- und Freigabelogik
✕ RAG und Training werden oft unsauber vermischt
✕ Herkunft, Audit und Nachweis fehlen
02 // Architektur
Wissenspipeline. Lokal. Agentisch. Kontrolliert.
Extraction
Texte, Seitenkontext, Bild-, Grafik- und Formelhinweise werden extrahiert, statt still verloren zu gehen.
Review
Pending, Approved und Trash bilden eine echte Governance-Schicht mit Priorisierung, Notizen und Historie.
Export
Freigegebenes Wissen geht kontrolliert in RAG, spaetere Trainingsdaten oder weitere Agentenpfade ueber.
03 // 4D Agentenmodell
Agenten sind hier keine Blackbox.
LLM Forge beschreibt Agenten nicht nur mit Namen, sondern ueber ein 4D-Schema. Dadurch wird Agentik dokumentierbar, wartbar und technisch anschlussfaehig.
- Domain: Wo arbeitet der Agent im System?
- Duty: Welche klare Aufgabe hat er?
- Data: Welche Artefakte liest und schreibt er?
- Dependencies: Wovon haengt er technisch oder organisatorisch ab?
AGENT REGISTRY
4D
Inventory-Agentfeeds
Review-Agentblocks
RAG-Index-Agentreads
Domain · Duty · Data · Dependencies
04 // Implementierung
Fuer Teams, die lokale KI ernsthaft einfuehren wollen.
Vom ersten Wissenspilot bis zur sauberen Implementierungsschicht: LLM Forge wird so ausgerollt, dass Review, RAG, Agenten und spaetere Modellpfade in derselben kontrollierten Architektur zusammenlaufen.
Review-FirstFreigabe vor Export
On-PremiseKeine Cloud-Abhängigkeit
AuditierbarStatus, Notizen, Historie
ErweiterbarRAG, Agenten, Trainingspfade
05 // Pakete & Preise
Drei Wege zur produktiven Wissensschicht.
Nicht jedes Team braucht sofort die groesste Ausbaustufe. Deshalb startet LLM Forge in klaren Paketen: vom ersten Wissens- und Review-Pilot ueber die produktive RAG-Schicht bis zur zentralen Implementierungsplattform.
Starter
LLM Forge Starter
ab 9.800 EUR
Der Einstieg fuer Teams, die ihr Wissen erstmals sauber fuer lokale KI, Review und spaetere RAG-Pfade vorbereiten wollen.
- ✔Discovery und Zielbild fuer den ersten Use Case
- ✔Inventory, Extraction und erste Strukturierung
- ✔Review-Schicht mit Pending, Approved und Trash
- ✔Erster exportierbarer Wissenspfad
Empfohlen
Professional
LLM Forge Professional
ab 24.000 EUR
Fuer Unternehmen, die nicht nur Daten aufbereiten, sondern daraus eine belastbare, reviewfaehige RAG- und Implementierungsschicht bauen wollen.
- ✔Alles aus Starter
- ✔Taxonomie- und Agentenlogik mit 4D-Schema
- ✔RAG-Export, Review-Audit und API-Anbindung
- ✔Ein produktiver Pilot mit echtem Betriebsnutzen
Enterprise
LLM Forge Enterprise
ab 49.000 EUR
Fuer sensible, dokumentenlastige oder mehrstufige Umgebungen, in denen Wissensaufbereitung, Governance, RAG und spaetere Modellpfade professionell zusammenspielen muessen.
- ✔Alles aus Professional
- ✔Mehrere Datenquellen, Rollen und Review-Flows
- ✔Vorbereitung fuer Trainingsdaten und lokale Fachmodelle
- ✔Ausbau zur zentralen Wissens-Implementierungsschicht
Bereit fuer Wissen, das produktiv und pruefbar bleibt?
Starten Sie mit einem sauberen Wissenspilot oder bauen Sie LLM Forge als lokale Implementierungsschicht fuer RAG, Agenten und spaetere Fachmodelle in Ihre bestehende RH/AEGIS-Infrastruktur ein.