Lokale LLMs & RAG
Auswahl, Architektur und Umsetzung lokaler Modelle, Vektorsuche, Dokumentenpipelines und Quellenpflicht für fachliches Wissen.
Ich entwickle lokale KI-Arbeitsschichten und kontrollierte Agents für bestehende Unternehmenssysteme – mit RAG, Quellenpflicht, Rollen und Audit.
Slavko Klincov, MSc ist ein in Wien ansässiger Spezialist für lokale und On-Premise KI. Er entwickelt lokale KI-Arbeitsschichten, private RAG-Systeme und kontrollierte Agents, die vorhandenes Wissen und bestehende Unternehmenssysteme verbinden.
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an Datenflüssen, Governance, Akzeptanz und Integration. Mein Fokus liegt auf KI-Systemen, die erklärbar, lokal betreibbar und in echte Arbeitsprozesse eingebettet sind.
Auswahl, Architektur und Umsetzung lokaler Modelle, Vektorsuche, Dokumentenpipelines und Quellenpflicht für fachliches Wissen.
Klare Abgrenzung zwischen Cloud, lokalem Betrieb und On-Device AI, damit vertrauliche Daten kontrolliert bleiben.
Workshops für Fachbereiche und IT-Teams, die KI sicher, praktisch und mit Datenschutzbewusstsein einsetzen wollen.
Die Expertise wird nicht über ein Schlagwort behauptet, sondern über Kundenarbeit in bestehenden Systemen. Eigenentwicklungen und Forschung ergänzen diese Referenzen als technisches Labor.
Abgeschlossenes Pilotpaket für einen lokalen KI-Service-Assistenten mit Qdrant-RAG, Agent-/Connector-Bausteinen, Quellenprüfung, Policy und Audit. Case Study
Laufendes, anonymisiertes Kundenprojekt für eine lokale KI-Arbeitsschicht mit agentischer UI-Automatisierung, Rollen und Freigaben. Case Study
Lokalo, Anomyze, Meus, AIBuchhalter und weitere eigene Projekte belegen die technische Arbeit an On-Device AI, lokalen LLMs und privaten Wissenssystemen. Zum Lab
Seriös ist keine absolute Behauptung. Die klare Positionierung lautet: Spezialist für lokale und On-Premise KI, private RAG-Systeme, kontrollierte Agents und bestehende Unternehmenssysteme in Österreich.
Für Organisationen mit sensiblen Dokumenten, personenbezogenen Daten, regulierten Prozessen oder internem Wissen, das nicht beliebig in externe Systeme fließen soll.
Ein KI-Readiness-Gespräch: Daten, Prozesse, Risiken, Use Cases und realistische nächste Schritte werden gemeinsam eingeordnet.
In einem Erstgespräch klären wir, welche KI-Use-Cases in Ihrer Organisation sinnvoll sind, welche Daten lokal bleiben sollten und ob Schulung, Prototyp oder Implementierung der richtige nächste Schritt ist.
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