Local-first Plattform
Läuft lokal oder on-premise und nutzt lokale/Open-Weight-Modelle, wo es zum Deployment und zur Datensensibilität passt.
Private KI-Plattform · Lokale Kontrolle · Security-first Roadmap
SephiraLLM — Selbst gehostete KI für sensible Umgebungen
Eine konfigurierbare, lokal ausgerichtete KI-Plattform für Organisationen, die private Dokumentenanalyse, Security-Workflows und Compliance-Unterstützung benötigen, ohne sensible Daten an Cloud-LLMs zu senden.
Local-first
Self-hosted
Modellagnostisch
Keine Pflicht-Cloud
Enterprise-Richtung
Das Problem
KI-Einführung stockt, wenn sensible Daten die eigene Umgebung nicht verlassen dürfen.
Viele Organisationen möchten KI nutzen, können sensible Daten aber wegen Mandantengeheimnis, DSGVO, regulierten Umgebungen, internen Richtlinien, vertraglichen Einschränkungen, Sicherheitsanforderungen oder Air-Gap-Deployments nicht an Cloud-LLMs senden.
SephiraLLM ist für kontrollierte, realistische Piloten in solchen Umgebungen positioniert. Die Plattform unterstützt datenschutzsensible Workflows, ohne überzogene Compliance-Garantien oder nicht vorhandene Zertifizierungen zu behaupten.
Was SephiraLLM ist
Eine konfigurierbare private KI-Plattform mit Fokus auf Deployment-Kontrolle, Provider-Wahl und Security-Annahmen.
Provider-Abstraktion
Ollama ist die erste unterstützte Runtime, nicht die Produktgrenze. Die Architektur ist darauf ausgelegt, Modelle und Runtimes wechseln zu können.
Use-Case-Profile
Use-Case-Profile definieren Verhalten, Policies und Fähigkeiten; sie hardcodieren kein bestimmtes Modell. Modelle sind je Deployment und Use Case konfigurierbar.
Security von Anfang an
Mit Security-Dokumentation, Threat Modeling und klaren Betreiberannahmen von Beginn an konzipiert – nicht als nachträglicher Zusatz.
Use-Case-Profile
Profile konfigurieren Verhalten und Policies für einen Geschäftsworkflow und bleiben getrennt vom Modell-/Runtime-Provider.
Confidential Document Assistant
Für Anwälte, Steuerberater, Berater und regulierte Teams, die lokale Dokumenten-Q&A, Zusammenfassungen, Klausel-Extraktion und Quellenangaben benötigen.
Security Analyst Assistant
Für SecOps-, IT-Security- und Infrastrukturteams, die lokale Analysen von Logs, Scanner-Ausgaben, CVEs, Firewall-Snippets oder Incident-Notizen benötigen.
Compliance Copilot
Für ISO 27001, NIS2, DORA, DSGVO und interne Audits: Unterstützung bei Mapping, Evidenzvorbereitung und Gap-Analyse, keine Rechtsberatung.
Internal Knowledge Base
Für private Runbooks, Policies, Onboarding-Unterlagen, Betriebsprozesse und interne Dokumentation mit lokaler Suche und Quellenangaben.
Secure Developer Assistant
Für vertrauliche Codebasen, die nicht an Cloud-Assistenten gesendet werden sollen. Lokale Code-Erklärung, sichere Review-Unterstützung sowie Test- oder Dokumentationsentwürfe.
Air-gapped / Offline AI Appliance
Ein Deployment-Profil, das mit anderen Use Cases für OT, Industrie, kritische Infrastruktur oder vertragliche No-Cloud-Umgebungen kombiniert werden kann.
Customer Support Knowledge Assistant
Ein On-Prem-Assistent für sensible Ticket-Historie, internes Support-Wissen und Betriebsprozesse, die in der Organisation bleiben sollen.
Architekturprinzipien
Geschäftsfreundliche Designprinzipien für private KI-Deployments, mit klarer Trennung zwischen Roadmap und Pilotannahmen.
In die Plattformrichtung eingeplant
- Modellagnostisches Design mit Provider-/Runtime-Abstraktion.
- Deployment-Profile für lokalen Laptop, Docker Compose, On-Prem-VM und Offline-Szenarien.
- Keine Telemetrie standardmäßig, keine verpflichtende Telemetrie und keine erforderliche Cloud-Abhängigkeit in der Produktrichtung.
- Security-first Roadmap mit Threat Modeling, dokumentierten Annahmen und Betreiberübergabe.
Enterprise-Deployment-Pfad
Geplante Enterprise-Fähigkeiten umfassen PostgreSQL-basierte Deployments, OIDC/LDAP, RBAC, TLS-Härtung, Backup/Restore, Auditierbarkeit als Produktfähigkeit, Offline-Updates und später Kubernetes. Das sind Roadmap- und Kundenintegrationsaspekte, keine Pauschalbehauptung, dass jedes Feature heute bereits ausgeliefert wird.
Kommerzieller Pilot
Private AI Pilot
Ein fokussierter Pilot zur Validierung eines lokalen KI-Use-Cases in einer kontrollierten Umgebung.
Mögliche Ergebnisse
- Use-Case-Scoping-Workshop
- lokales/self-hosted Deployment-Konzept
- ausgewähltes Use-Case-Profil
- Modell-/Runtime-Empfehlung
- Threat Model und Security-Annahmen
- Betreiberübergabe
- Roadmap für nächste Schritte