Private LLM (Enterprise LLM)

Ein Private LLM (auch „Enterprise LLM“) ist ein abgeschottetes Setup eines Large Language Model (LLM), das innerhalb einer kontrollierten Unternehmensumgebung betrieben wird und private Daten sicher verarbeiten kann. Typisch sind strenge Zugriffskontrollen, Datenresidenz, Protokollierung (Audit Logs) sowie technische und organisatorische Schutzmaßnahmen, damit vertrauliche Informationen (z. B. Kundendaten, Verträge, Quellcode) nicht unkontrolliert nach außen gelangen.

Was bedeutet „Private“ bei einem LLM?

„Private“ heißt nicht zwingend „auf eigener Hardware“, sondern vor allem: Daten und Zugriffe sind unter Unternehmenshoheit. Das kann on-premises, in einer dedizierten Cloud-Umgebung oder über einen Anbieter mit Enterprise-Verträgen laufen. Entscheidend ist, dass Policies zu Datenschutz, Zugriff, Logging und Datenverarbeitung durchgesetzt werden können – oft im Zusammenspiel mit AI Governance und Anforderungen wie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI sowie Data Residency.

Wie funktioniert ein Private LLM in der Praxis?

• Modellbereitstellung: Das Modell wird über Model Serving (Modellbereitstellung) (z. B. via Inference-Server (vLLM / TGI / Triton)) bereitgestellt und über ein internes API-Gateway abgesichert.
• Zugriffskontrolle: Authentifizierung/Autorisierung (SSO, Rollen, Mandantenfähigkeit) und Secrets Management (Schlüsselverwaltung) verhindern unberechtigten Zugriff.
• Private Datenanbindung: Häufig über RAG (Retrieval-Augmented Generation), bei dem relevante Dokumente per Embeddings in einer Vektordatenbank (Vector Database) abgelegt und zur Anfrage passend abgerufen werden (z. B. Richtlinien, Handbücher, Wissensdatenbanken).
• Sicherheits- & Compliance-Schicht: Schutz vor Prompt Injection und Jailbreak durch Guardrails (KI-Leitplanken), Content Filter und ggf. Data Loss Prevention (DLP) für KI oder PII Redaction (PII-Schwärzung).
• Audit & Monitoring: Nachvollziehbarkeit über Audit Logs, sowie Model Monitoring & Observability (LLMOps) inklusive Kosten-, Qualitäts- und Risiko-Tracking.

Warum setzen Unternehmen auf Private LLMs?

Der Haupttreiber ist Risiko- und Datenschutzkontrolle: Ein Private LLM reduziert die Gefahr, dass vertrauliche Daten in fremde Systeme oder Trainingspipelines abfließen. Zusätzlich ermöglicht es konsistente Policies, interne Freigabeprozesse und bessere Nachweisbarkeit (wer hat wann welche Daten verarbeitet?). Gerade in regulierten Branchen (Finanzen, Healthcare, Industrie) ist das oft Voraussetzung für produktive KI.

Typische Use Cases (mit Beispielen)

• Interner Wissensassistent: Mitarbeitende fragen nach Prozesswissen („Wie läuft die Reisekostenabrechnung?“) – Antworten werden via RAG (Retrieval-Augmented Generation) aus internen Dokumenten erzeugt.
• Vertrags- und Dokumentanalyse: Zusammenfassungen, Klauselvergleiche, Extraktion – mit Schutz vor Datenabfluss und klaren Zugriffsrechten.
• Support- & IT-Automation: Kombination aus AI Agents (KI-Agenten) und Function Calling / Tool Use zur Ticket-Klassifizierung, Wissenssuche und Ausführung freigegebener Aktionen, z. B. orchestriert über n8n und Automatisierung (Automation).

Wichtige Bausteine und Stolpersteine

Ein Private LLM ist mehr als „ein Modell installieren“: Neben Hardware/Cloud-Kosten zählen Datenaufbereitung, Rechtekonzepte, Prompt- und Output-Validierung (z. B. Structured Outputs (JSON Schema)) sowie kontinuierliche Qualitätssicherung durch Evaluation (Eval) & Benchmarking. Häufige Stolpersteine sind unklare Datenklassifizierung, fehlende Governance, sowie unzureichende Absicherung gegen Prompt-basierte Angriffe oder Prompt Leakage (Prompt-Datenabfluss).

Unterm Strich ist ein Private LLM die Enterprise-Variante von generativer KI: kontrolliert, auditierbar und auf private Unternehmensdaten ausgerichtet – mit dem Ziel, Nutzen aus Generative KI (Generative AI) zu ziehen, ohne Compliance und Sicherheit zu kompromittieren.