KI-Plattform "kamium" mit integrierten RAG-Pipelines + Customizing-Pfad
Über Zweitag
Die Zweitag GmbH ist ein 2008 gegründetes Technologieunternehmen mit rund 40 Mitarbeitenden. Wir agieren in zwei sich ergänzenden Geschäftsbereichen:
Individuelle Softwareentwicklung – seit über 17 Jahren als langfristiger Technologiepartner mit Erfahrung in regulierten und sicherheitskritischen Branchen
kamium – unsere KI-Plattform als marktreife, sichere Alternative zu Microsoft Copilot und kurzlebigen Startup-Angeboten
Wir verstehen uns als Partner für nachhaltige Digitalisierungsprojekte und betrachten den KI-Markt konsequent durch eine IT-Sicherheits- und Compliance-Brille. Diese Haltung bestätigen unsere ISO/IEC 27001:2022-Zertifizierung sowie unser festangestellter, TÜV-zertifizierter Datenschutzbeauftragter.
Heute setzen rund 100 Organisationen kamium produktiv ein, darunter Behörden, Banken und Versicherungen, KRITIS-Betreiber, TISAX-zertifizierte Unternehmen sowie Träger im Gesundheitswesen.
Die Lösung im Kern
kamium ist eine vollständig vorgefertigte, marktreife KI-Plattform für sichere Arbeit mit Unternehmenswissen. Sie kombiniert:
führende Sprachmodelle (GPT, Claude, Gemini; in Kürze optional Open-Source und lokale Modelle) für höchste Antwortqualität
RAG-basierte Wissenserweiterungen mit semantischer und klassischer Suche
quellenbasierte, nachvollziehbare Antworten mit Referenzierung der Fundstellen
robuste Verarbeitung textbasierter und gescannter Dokumente inkl. OCR über Azure AI Document Intelligence (On-Premise-OpenSource-Alternative abbildbar)
ein differenziertes Rollen- und Rechtemanagement auf Basis Ihrer bestehenden Entra-ID-/AD-Strukturen
Standard-Konnektoren für SharePoint Online/OneDrive, Confluence, MS-SQL-Datenbanken, Outlook, Websuche u. v. m. – über das Model Context Protocol (MCP) erweiterbar um eigene Konnektoren zu nscale, windream, SMB-Fileshares oder beliebigen Wiki-/CMS-Systemen
Der Betrieb erfolgt im Standard im eigenen Microsoft-Azure-Abonnement des Kunden in einer EU-Region (empfohlen: Germany West Central / Frankfurt). Datenbank, Vektorspeicher, Dateispeicher und Anwendungsschicht laufen ausschließlich dort. Daten verlassen Ihren Tenant nicht und werden niemals zu Trainingszwecken verwendet. Es sind jedoch auch andere Hosting-Anbieter (STACKIT (D), Scaleway (Fr)) oder ein On-Premise-Hosting abbildbar.
Unsere Vision
Der wirtschaftlichste, schnellste und qualitativ beste Weg zu einer wissensbasierten KI-Lösung ist nicht eine vollständige Eigenentwicklung, sondern ein modulares Standardprodukt mit gezielter Custom-Ergänzung – betrieben in einer souveränen, zertifizierten Umgebung. Vertraglich abgesichert durch einen DSGVO-konformen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV), die ISO/IEC 27001:2022-Zertifizierung von Zweitag und die Azure-eigenen Zertifizierungen (SOC 2, BSI C5, TISAX) erreichen wir damit ein Schutzniveau, das auch für KRITIS-, TISAX- und Patientendaten nachweislich genügt (Datenschutzfolgenabschätzungen erfolgreich abgeschlossen).
Unser Vorschlag für JEN
Für JEN empfehlen wir einen pragmatischen, dreistufigen Ansatz:
Pilot mit kamium-Standard inkl. Wissenserweiterungen zu SharePoint/OneDrive, MS SQL, Wiki (Confluence?), Intranet (SharePoint Sites) und ggf. weiteren MCP-fähigen Systemen – schnelle Inbetriebnahme, frühe Erkenntnisse, sofortiger Mehrwert für einen guten Teil der Wissensmanagement-Use-Cases
Modulare Anbindung weiterer Quellen (windream, nscale, SMB) über produktiv erprobte, kundenspezifische RAG-/MCP-Erweiterungen, die wir nahtlos in den Standard einpassen
Sukzessive Erhöhung des Lokalisierungsgrads – von einer hybriden Architektur (lokale Dokumentenhaltung über Site-to-Site-VPN, ExpressRoute oder Azure Private Endpoints, kamium ausschließlich für Interaktion und Orchestrierung) bis hin zu einem vollständigen On-Premise-Betrieb (ggf. Authentifizierung via Entra ID).
So erhält JEN früh belastbare Erkenntnisse, vermeidet teure Initialinvestitionen, behält maximale technologische Wahlfreiheit und skaliert stufenweise auf die Zielgrößen von 350 Nutzer:innen und ~50 TB Datenbestand.
Konzeptionelles Fundament
kamium folgt drei Architekturprinzipien:
Sicherheit by Design – Betrieb ausschließlich im Azure-Abonnement des Kunden in der EU, durchgehende Verschlüsselung (TLS, AES-256), kein Modelltraining mit Kundendaten, AVV nach DSGVO
Modularität durch Schnittstellen – Modelle, Konnektoren, Embeddings, OCR, Speicher, Authentifizierung und Suche sind über Standard-Schnittstellen austauschbar
Offenheit über etablierte Standards – Model Context Protocol (MCP), OAuth 2.0/OIDC, OpenAPI, PostgreSQL/PGVector
Technisches Fundament (Standard-Konfiguration)
Frontend & API: TypeScript/Next.js und Python, ausgeliefert als Container in Azure Container Apps; asynchrone Verarbeitung über Container App Jobs
Datenhaltung: Azure Database for PostgreSQL Flexible Server inkl. PGVector für die Vektorsuche, Azure Blob Storage für Dateien – beides im Kunden-Tenant
Dokumentenverarbeitung: Azure AI Document Intelligence (OCR und Strukturextraktion für textbasierte/gescannte PDFs, Office-Dokumente, Tabellen, Bilder), ergänzend PyMuPDF/PyMuPDF4LLM
Inferenz & Embeddings: flexibel – Azure OpenAI (GPT-5.x), Claude (AWS Bedrock / Vertex AI), Gemini, Mistral; in Kürze auch beliebige OpenAI-kompatible Endpunkte für lokale Modelle oder gehostete OpenWeight-Modelle
Auth & RBAC: Microsoft Entra ID (OAuth 2.0/OIDC), Rollen, Entra-Gruppen, granulare Wissensordner- und Assistenten-Freigaben
Funktionsweise im Detail (RAG-Pipeline)
Ingest – Konnektoren lesen Dokumente inkrementell ein; Versionierungen und Dubletten werden über Metadaten und Hashes erkannt
Aufbereitung – Text-/Tabellenextraktion, OCR, semantisches Chunking, Vektor-Embeddings, Übernahme der ACLs aus dem Quellsystem
Speicherung – Vektoren in PGVector, Originale und aufbereitete Daten im Blob Storage – ausschließlich im Kunden-Tenant
Retrieval – hybride Suche (semantisch + klassisch), ACL-Filter; nur Inhalte, auf die der/die Anfragende berechtigt ist, gelangen in den Prompt, Filter auf Metadaten durch Nutzer/KI setzbar
Antwort – das LLM antwortet mit zitierten Fundstellen mit Link ins Primärsystem; bei unzureichender Quellenlage erfolgt ein transparenter Hinweis statt einer Halluzination
Audit – Anfragen, Tool-Aufrufe, Status- und Fehlermeldungen werden protokolliert, ohne Chat-Inhalte preiszugeben
Standard / Konfiguration / Integration
Im Standard verfügbar (out-of-the-box):
Web-UI inkl. optionaler Tools (Code-Ausführung für Datenverarbeitung und Exporte, Webrecherche mit europäischen Anbieter, Spaces (Projekte/Abteilungen), Wissensordner, Assistenten/GPTs
RAG für SharePoint Online und Confluence inkl. Berechtigungskonzept, Monitoring der Verarbeitung
Erweiterungen: Outlook, Datenbankabfrage (MS SQL u. a.), Web-/Bild-/Sprachgenerierung, Code-Ausführung, Übersetzung
semantische + klassische Suche, Quellenzitate, Human-in-the-Loop, Inhaltsfilter, Prompt Shields
Audit-/Monitoring (Azure Monitor, Defender for Cloud), Backup-Vorkonfiguration
automatisches Setup via Azure Marketplace (Managed Application)
Erweiterte Konfiguration (administrativ):
Modellauswahl pro Assistent, Reasoning-Tiefe, Aufbewahrungs- und Löschfristen
Branding (Logo, Farben, Texte), Nutzungsbedingungen, WAF-Regeln, Backup-Vault
Rollen-/Gruppenmodell über Entra-Gruppen, Wissensordner-Freigaben
Ergänzende Integrationsleistungen für JEN:
Konnektoren für nscale, windream, SMB-Fileshares, Intranet/Wiki über Custom-RAG- bzw. MCP-Erweiterungen, die wir produktiv erprobt einbringen
sichere Netzkopplung über VNet-Peering, Site-to-Site-VPN, ExpressRoute oder Azure Private Endpoints
optionale Anbindung lokaler Inferenzkomponenten (Open-Source-/On-Prem-LLMs)
Reifegrad
kamium ist ein Standardprodukt mit Bewährung am Markt seit 2023 – kein Prototyp und kein MVP. Aktueller Release: v53 (Mai 2026) mit 1-2 Haupt-Releases pro Monat, Early-Access-Programm, automatisierten Sicherheitsupdates, öffentlichen Release Notes und transparenter Roadmap. Produktiv eingesetzt von rund 100 Organisationen, darunter Behörden, KRITIS-Betreiber, TISAX-zertifizierte Industrieunternehmen, Stadtwerke sowie Träger im Gesundheitswesen mit positiv abgeschlossener Datenschutzfolgenabschätzung für Patientendaten. Compliance-Basis: ISO/IEC 27001:2022 (Zweitag), Azure-Plattform mit SOC 2, TISAX, BSI C5; festangestellter, TÜV-zertifizierter Datenschutzbeauftragter.
Damit ist kamium für den produktiven Einsatz in geschützten Unternehmensumgebungen uneingeschränkt geeignet.
Warum kamium genau für JEN passt
Die Anforderungen aus Ihrer Markterkundung treffen den Kern unseres Standardprodukts: Wir haben kamium von Beginn an für regulierte, hochsensible Umgebungen mit verteilten Wissensbeständen entwickelt. Statt einer vollständigen Eigenentwicklung starten Sie mit einer seit Jahren produktiv erprobten Plattform, die genau die geforderten Bausteine bereits mitbringt.
Punktgenaue Abdeckung Ihrer funktionalen Anforderungen
Chat mit Dokumenten und Quellenbezug: Standard. Jede Antwort wird mit Zitationen versehen; bei unzureichender Quellenlage liefert kamium einen transparenten Hinweis statt einer Halluzination.
Semantische und klassische Suche: Standard. Hybride Retrieval-Strategie über PGVector und PostgreSQL Full-Text.
Rollen- und berechtigungsbasierter Zugriff auf AD-Basis: Standard. Nutzung Ihrer bestehenden Entra-ID-/AD-Strukturen via OAuth 2.0/OIDC; Wissenserweiterungen werden auf Entra-Gruppen-Basis autorisiert
Heterogene Dokumenttypen inkl. gescannter PDFs, Tabellen, Bilder, sehr großer Dokumente: Standard. Azure AI Document Intelligence verarbeitet textbasierte und gescannte Dokumente; PyMuPDF behandelt umfangreiche PDFs zuverlässig.
Versionen, Dubletten, inkrementelle Aktualisierung: Im Standard für SharePoint Online; für DMS-Quellen über Custom-RAG-Bausteine, die wir in mehreren Kundenprojekten produktiv erprobt haben.
Protokollierung, Monitoring, Status- und Fehlermeldungen: Standard. Audit-Logs ohne Chat-Inhalte, Azure Monitor und Defender for Cloud, Admin-Dashboard für laufende RAG-Jobs.
Administrierbarkeit durch Eigenpersonal: Standard. Vollständige Admin-Oberfläche für Modelle, Erweiterungen, Wissensordner, Nutzergruppen, Aufbewahrungsfristen und Branding – ohne Eingriff in den Code.
Abdeckung Ihrer Quellsysteme
SharePoint Online/OneDrive inkl. ACL: vollwertig im Standard
MS SQL Server: vollwertig im Standard (Datenbankabfrage-Erweiterung)
SMB-Fileshares mit AD-Berechtigungen, DMS (nscale, windream), Intranet/Wiki/CMS: über RAG-/MCP-Erweiterungen, die wir auf Basis bestehender Bausteine effizient ergänzen – sichere Netzkopplung über VNet-Peering, Site-to-Site-VPN, ExpressRoute oder Azure Private Endpoints
Größte Synergien
Standardabdeckung schlägt Eigenentwicklung. Erfahrungen aus vergleichbaren Projekten zeigen: Mit den Standard-Konnektoren und -RAG-Pipelines lassen sich häufig 50–90 % der Wissensmanagement-Use-Cases abdecken. JEN spart so Monate an Entwicklungszeit und vermeidet das Risiko einer Insellösung.
Top-Modelle in souveräner Cloud schlagen schwächere lokale Modelle. Eine rein lokale Inferenz beschränkt sich derzeit auf deutlich weniger leistungsfähige Modelle. kamium bringt GPT-5.x, Claude Opus 4.7 und Gemini in einer EU-souveränen Architektur auf JEN-Sicherheitsniveau – und behält gleichzeitig die Option, lokale Modelle einzubinden (oder auch exklusiv festzulegen).
Modulare Architektur passt zu „Pilot + stufenweiser Ausbau". Genau das ist der typische Einführungsweg von kamium: Pilot in wenigen Wochen, weitere Quellen modular ergänzen, ohne die Plattform neu aufzusetzen.
Langfristig ausgerichteter Partner: Unsere Kunden schätzen unsere nachhaltige Ausrichtung mit mehreren Beispielen von Partnerschaften, die über ein Jahrzehnt andauern.
Fazit
kamium ist kein Werkzeugkasten, sondern eine fertige Plattform mit dem geforderten Funktionsumfang im Standard und einer klar definierten Erweiterungsmechanik für die spezifischen JEN-Quellsysteme und Spezialanforderungen.
Im Standard abgedeckt (out-of-the-box, Release v53)
Chat mit Dokumenten inkl. Quellenzitat und transparenter „Keine-Antwort"-Reaktion
semantische + klassische Hybrid-Suche (PGVector + PostgreSQL Full-Text)
rollen- und berechtigungsbasierter Zugriff auf Basis Entra ID/AD inkl. ACL-Filterung in der Retrieval-Pipeline
Verarbeitung textbasierter und gescannter PDFs, Office-Dokumente, Tabellen, Bilder, sehr großer Dokumente (Azure AI Document Intelligence + PyMuPDF)
inkrementelle Aktualisierung sowie Versionierungs- und Dublettenhandling für SharePoint Online
Audit-Logging (ohne Chat-Inhalte), Monitoring (Azure Monitor, Defender for Cloud), Status-Dashboards für RAG-Jobs
vollständige Admin-Oberfläche für laufenden Betrieb durch Eigenpersonal
modulare Architektur mit austauschbaren Komponenten (Modelle, Embeddings, OCR, Konnektoren, Suche)
öffentliche Roadmap, monatlicher Release-Zyklus, Early-Access-Programm
Anbindung von SharePoint Online/OneDrive, Confluence und MS SQL Server
Mit erweiterter Konfiguration im Self Service / Support abgedeckt
Branding, Aufbewahrungsfristen, Modellauswahl pro Assistent, WAF-Regeln, Backup-Strategie, kundenseitig verwaltete Schlüssel (CMK über Azure Key Vault)
Erweiterungen über MCP (Bearer Token / OAuth) ohne Codeanpassungen
sichere Anbindung kundeneigener Netzwerke über VNet-Peering, Site-to-Site-VPN, ExpressRoute oder Private Endpoints
Offene Punkte für Projekt
Vollständiger On-Prem-Betrieb der Plattform: Nicht im Standard. kamium ist als Azure-Managed-Application konzipiert. Alternative Pfade siehe Ausbaupfad.
DMS-Konnektoren für nscale und windream: MCP-Adapter oder Custom-RAG-Erweiterungen können durch unser Individual-Team, Hauseigene Entwicklung oder von Dritten ergänzt werden.
SMB-Fileshares: Anbindung als Custom-RAG-Erweiterung unter Berücksichtigung der lokalen Gegebenheiten
Realistischer Ausbaupfad mit Zeitschätzungen
Phase 0 – Setup (1–2 Wochen): Bereitstellung der kamium-Instanz im JEN-Azure-Tenant, Entra-ID-Anbindung, Branding, Berechtigungen
Phase 1 – Pilot Standard (4–6 Wochen): inkl. Standardconnectoren (SharePoint Online RAG, MS SQL, etc.), Schulung Pilotgruppe
Phase 2 – Custom-Konnektoren (6–12 Wochen pro Quelle, parallelisierbar): Je Quelle (SMB, windream, nscale) eine kompakte RAG-Erweiterung mit Versionierung und Dublettenhandling
Phase 3 – Lokale Modellinferenz (Standardfeature in ca. 3-4 Monaten): Ankopplung lokaler OpenAI-kompatibler Endpunkte (z. B. lokaler Inferenz-Server). Standard verfügbar mit dem nächsten Roadmap-Release („Next"); Customizing-Variante bereits heute in 4–8 Wochen umsetzbar
Phase 4 – Erweiterte Lokalisierung (optional, 2-6 Monate): Bereitstellung von kamium als lokal installierbares Container-Image (z.B. auf lokalem Kubernetes-Cluster), Umsetzung lokaler RAG-Pipelines, Dokumentenverarbeitung (Open-Source-Alternative für Document Intelligence)
Einschätzung
Von den 11 funktionalen Kernanforderungen Ihrer Markterkundung sind 9 vollständig im Standard abgedeckt; die Anbindung von DMS- und SMB-Quellen ist die wesentliche, gut kalkulierbare Custom-Leistung. Für die Anforderung „rein lokale Verarbeitung" ist ein Ausbauplan vorgesehen – wir adressieren sie über den oben skizzierten optionalen Phasenplan und nicht zuletzt über die nachweisbare Sicherheits- und Compliance-Tiefe der Cloud-Variante (siehe Frage 5).
Standard-Betriebsmodell: Single-Tenant-Cloud im Kunden-Azure-Abonnement
kamium wird im Standard als Azure Managed Application im JEN-eigenen Azure-Abonnement betrieben:
Kein klassisches SaaS: Keine geteilte Multi-Tenant-Plattform bei Zweitag; jede Installation läuft isoliert beim Kunden.
Zunächst k
ein klassisches On-Prem: Die Infrastrukturschicht stellt Azure bereit – mit allen Vorteilen (Verfügbarkeit, Skalierung, Patch-Management, Zertifizierungen) und ohne Hardware-Betrieb durch JEN.
Single-Tenant im Kunden-Tenant: Daten, Datenbank, Vektorspeicher, Dateispeicher und Anwendungs-Container laufen ausschließlich in Ihrem Azure-Abonnement (empfohlen: Germany West Central / Frankfurt). Daten verlassen den JEN-Tenant nicht.
Hybride Erweiterung möglich: Bei Bedarf werden ausgewählte Verarbeitungsstufen (z. B. Modellinferenz oder Dokumentenhaltung) lokal bei JEN angesiedelt und über VNet-Peering, S2S-VPN, ExpressRoute oder Private Endpoints angebunden.
Das Modell verbindet die Datenresidenz und Souveränität, die JEN benötigt, mit den wirtschaftlichen Vorteilen einer Managed Cloud.
Integrationsaufwand
Aktivierung kamium im Azure Marketplace, Provisionierung der Ressourcengruppe – durch JEN-Admin (mit Anleitung), Standardprozess 1 Stunde für JEN
Entra-ID-App-Registrierung, Berechtigungen, Gruppenmodell – Standardprozess 1-2 Stunden für JEN
SharePoint- und MS-SQL-Anbindung (Standard-Erweiterungen) – je nach Datenqualität 1 Stunde bis 1 Tag für JEN
Branding, Nutzungsbedingungen, Backup-Konfiguration – Standardprozess 2-4 Stunden für JEN
Custom-Konnektoren für DMS/SMB/Wiki (falls im Pilot-Scope) – durch Zweitag, Aufwände siehe Frage 4
Schulung Admins und Pilot-Anwender:innen – durch Zweitag, 2 Stunden
Insgesamt ist die Plattform in der Regel innerhalb von 1–2 Wochen technisch einsatzbereit; der Pilot kann unmittelbar starten.
Zweitag-Leistung im Pilot
Support für Setup und Konfiguration, Schulung, Datenanbindung Standard, ggf. eine Custom-Erweiterung im Pilot-Scope, dedizierte Pilot-Begleitung mit wöchentlichen Jour Fixes, Support per E-Mail/Telefon, Hardening-Empfehlungen sowie Sizing- und Kostenprojektion für den Vollausbau.
Architekturschichten und ihre Skalierbarkeit
kamium läuft als Standard im Single-Tenant-Cloud im JEN-Azure-Abonnement und besteht aus vier unabhängig skalierbaren Schichten:
Anwendungsschicht – Azure Container Apps (Frontend + API)
Datenhaltung – PostgreSQL Flexible Server (inkl. PGVector) + Azure Blob Storage
Dokumentenverarbeitung – Azure AI Document Intelligence (OCR & Strukturextraktion)
Modellinferenz – Azure OpenAI (GPT-5.x), optional Claude/Gemini, perspektivisch lokale Modelle
Pilot-Sizing (bis zu ca. 150 Nutzer:innen, ausgewählter Datenbestand)
Die Cloud-Standard-Infrastruktur kostet aktuell ca. 150 €/Monat und setzt sich wie folgt zusammen:
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server (Burst, Germany West Central): ~54 €/Monat
Azure Container Apps (2 Mio. Requests, Germany West Central): ~46 €/Monat
Azure Document Intelligence (S0, Sweden Central): ~22 €/Monat
Load Balancer + statische IP (Germany West Central): ~19 €/Monat
Azure Monitor / Log Analytics (~5 GB/Tag, Germany West Central): ~5 €/Monat
Storage Accounts (Standard, Germany West Central): ~1 €/Monat
Summe Grundinfrastruktur: ~150 €/Monat
kamium Lizenz
600 € mtl. mit 30 monatlich aktiven Usern (MAU) inklusive. Berechnung weiterer User flexibel nach tatsächlicher Nutzung à 10€ pro MAU.
Hinzu kommen verbrauchsabhängige Kosten für OCR und Modellinferenz im Pilotbetrieb (typisch 100–500 €/Monat), 8-9€ / 1.000 Seiten für Standardimporte via Document Intelligence.
Vollausbau-Sizing
kamium Enterprise-Lizenz Bei 350 onboardeten Nutzer:innen und durchschnittlich im Vollausbau erwarten wir Lizenzkosten von ca. 2.600-2.800 €/Monat
Anwendungsschicht (Container Apps skaliert für parallele custom RAG-Pipelines, mehr Speicher für mehr Nutzer): ca. 400 €/Monat
Für eine Indikation für Dokumentenverarbeitung und Speicher müssten zunächst die Datenquellen und Beschaffenheit der Dokumente analysiert werden (große Varianz zwischen reinem Text, OCR oder Vision für Layout-Erkennung)
Fokus: regulierte und sicherheitskritische Branchen
kamium ist seit bald 3 Jahren produktiv im Einsatz – schwerpunktmäßig in Branchen mit hoher Sensibilität bei Daten, Wissen und Compliance. Das Lösungsmuster „Chat mit Dokumenten unter strengen Sicherheits- und Berechtigungsanforderungen" trägt branchenübergreifend; aktuell setzen rund 100 Organisationen kamium produktiv ein, darunter:
Öffentliche Hand und Behörden mit hohen Anforderungen an Aktenführung, Quellenbezug und Nachvollziehbarkeit
KRITIS-Betreiber (z. B. Energie- und Wasserversorger) mit strikten Vorgaben zu Datenresidenz und Zugriffskontrolle
TISAX-zertifizierte Industrieunternehmen mit Schutzbedarf für Forschungs-, Konstruktions- und Lieferantendaten
Träger im Gesundheitswesen mit positiv abgeschlossener Datenschutzfolgenabschätzung für Patientendaten
Besonders relevant für JEN: F&E-Wissensbasis aus 25 Jahren in einem Industrieunternehmen
Das aus unserer Sicht für die JEN-Aufgabenstellung am unmittelbarsten vergleichbare Referenzprojekt betreiben wir mit einem international tätigen Industrieunternehmen mit forschungsintensivem Hintergrund in einem regulierten, dokumentationsintensiven Umfeld. Das Projekt wurde über einen längeren Zeitraum konzipiert, innerhalb von 3 Monaten realisiert und ist heute produktiv im Einsatz.
Inhaltliche Parallelen zur JEN-Aufgabe:
Wissensbasis aus 25 Jahren F&E – Laborberichte, Messreihen, Diagramme, Versuchsauswertungen, Ursachenanalysen, Hypothesen, Experimente und Lösungs-Fazite
Heterogene, frei strukturierte Dokumente – kein einheitliches Schema, hoher Freiheitsgrad in Aufbau und Inhalt
Anbindung an ein proprietäres DMS – analog zu Ihren Anforderungen für nscale/windream
Metadaten-basierte Filterung – fachliche Filter zur gezielten Wiederauffindbarkeit von Forschungsberichten
Vollständige RAG-Pipeline – semantische und klassische Suche, Rückverlinkung auf die Primärquelle direkt aus der kamium-Antwort
Wirtschaftlichkeit – Setup und Custom-RAG-Erweiterung im niedrigen fünfstelligen Bereich; kamium-Lizenz beginnend im vierstelligen Bereich pro Jahr
Relevanz für JEN
Auch heterogene F&E-Dokumente mit Messungen, Diagrammen und Freitexten lassen sich produktiv erschließen – ohne eine einheitliche Dokumentstruktur erzwingen zu müssen
Proprietäre DMS-Systeme lassen sich über eine angepasste RAG-Erweiterung mit Metadaten-Übernahme und Rückverlinkung sicher anbinden
Gewachsene Bestände mit langer Historie sind beherrschbar
Initialaufwand und laufende Kosten bleiben überschaubar, weil ein modulares Standardprodukt die Basis bildet und Custom-Aufwände gezielt punktgenau eingesetzt werden
Weitere relevante Einsatzszenarien
Wissensmanagement aus SharePoint Online und Confluence für mehrere hundert Mitarbeitende mit ACL-Berücksichtigung
Datenbankgestützte Auswertungen aus MS SQL Server in Verbindung mit Dokumenten-RAG
Sichere KI-Nutzung in regulierten Umgebungen mit Datenschutzfolgenabschätzung, AVV nach Art. 28 DSGVO und Betriebsrats-Beteiligung
Vertraulichkeit
Aus Vertraulichkeitsgründen nennen wir konkrete Kundennamen und detaillierte Projektkennzahlen ausschließlich im Bereich „Geschützte Angaben" dieses Online-Formulars. Auf Wunsch vermitteln wir gerne ein Reference-Call mit ausgewählten Kunden.
Architektur-Prinzipien für 5–10 Jahre Relevanz
kamium ist von Beginn an darauf ausgelegt, technologische Wechsel auf Komponentenebene aufzunehmen, statt sie als Architekturbruch zu erleben:
Sprachmodelle austauschbar: Bereits heute parallel nutzbar – Azure OpenAI (GPT-5.x), AWS Bedrock (Claude), Google Vertex AI (Gemini, Claude), Mistral. Über die Roadmap-Position „Benutzerdefinierte Modelle" (OpenAI-kompatible Endpunkte, Status „Next") werden auch beliebige eigene oder lokale Inferenz-Server verbindbar.
OCR-/Extraktionskomponente austauschbar: Aktuell Azure AI Document Intelligence + PyMuPDF; alternative OCR-Engines lassen sich über die offene Pipeline einbinden.
Vektor-/Suchschicht standardbasiert: PostgreSQL + PGVector ist Open-Source, hochskalierbar und vermeidet proprietäre Vektor-Datenbank-Bindungen.
Konnektoren über offenen Standard: Erweiterungen über das Model Context Protocol (MCP) – ein offener Industriestandard. Bestehende MCP-Server (öffentlich, von Drittanbietern oder selbst entwickelt) sind ohne Anpassung an kamium nutzbar.
Authentifizierung über Standardprotokolle: OAuth 2.0 / OpenID Connect mit Entra ID; bei Bedarf Wechsel zu anderen IdPs möglich.
Roadmap (öffentlich einsehbar)
Next – fest geplant: Benutzerdefinierte Modelle (OpenAI-kompatible Endpunkte), Kostentransparenz und Kostenlimits pro Modell/Gruppe, Workflows v1 (zeit- und eventgesteuerte Automatisierung), In-App-Benachrichtigungen
Later – langfristig: Erweitertes Analytics-Dashboard, Sub-Agenten, kamium API, Deep Research
Monatliche Releases, ein Early-Access-Programm, öffentliche Release Notes und ein Update-Newsletter halten Kunden eng am Produktlebenszyklus.
Lock-in-Risiken – transparent
Bindung an Standardprodukt: Die User-Schnittstelle auf den RAG-Pipelines ist die KI-Plattform kamium; Es wird jedoch mit Standards gearbeitet (wie MCP) und Custom RAG-Pipelines sind auch unabhängig betreibbar
Kein proprietäres Datenformat: Daten liegen in Standard-Formaten (PostgreSQL, Blob Storage). Im Trennungsfall steht der Datenbestand 1:1 zur Verfügung.
Custom-Konnektoren: Werden so gebaut, dass sie über MCP wiederverwendbar sind – ein Herauslösen aus kamium ist möglich.
Support und Wartung
Festangestellte Support- und Entwicklungsteams in Deutschland (kein Outsourcing), festangestellter TÜV-zertifizierter Datenschutzbeauftragter
Definierte SLAs für Reaktions- und Wiederherstellungszeiten (siehe ANSL und Anlage 1 – Serviceleistungen)
Automatische Sicherheitsupdates (CVE-Patches), kontinuierliche Code- und Container-Scans
Monatliche Funktionsreleases mit Vorankündigung
Skalierbarkeit
Container Apps, PostgreSQL und Blob Storage skalieren horizontal – auch deutlich über 350 Nutzer:innen und 50 TB hinaus
Modell- und OCR-Schicht skalieren über die Verbrauchstarife der Hyperscaler ohne Engpässe
Multi-Node- und HA-Topologien sind in der Architektur bereits abbildbar; eine spätere HA-Erweiterung erfordert keinen Architekturumbau
Langfristige Wirtschaftlichkeit
Standardprodukt mit etabliertem Markt sichert kontinuierliche Weiterentwicklung – im Gegensatz zu Insellösungen, deren Wartungskosten typischerweise mit der Zeit überproportional wachsen
Verbrauchsbasierte Cloud-Komponenten ermöglichen eine flexible Anpassung an die tatsächliche Nutzungslast
Der Modell-Wettbewerb senkt Inferenzkosten pro Anfrage nachweislich über die Zeit – kamium profitiert davon automatisch durch die Modellaustauschbarkeit
Fazit zur 5–10-Jahres-Perspektive
kamium kombiniert die Stabilität eines marktreifen Standardprodukts mit der Offenheit moderner Schnittstellen-Architekturen. Selbst grundlegende Veränderungen am KI-Markt – andere Modellanbieter, andere Vektor-Technologien, neue Compliance-Anforderungen – lassen sich auf Komponenten- statt auf Plattformebene aufnehmen. Damit ist kamium nicht nur für die JEN-Pilotphase und den Vollausbau geeignet, sondern auch für eine langfristige Verankerung als unternehmensweite KI-Plattform.
