Interne Chatbots mit Zugriff auf kontrollierte Wissensquellen
Deine Informationen sind wertvoll, aber oft schwer auffindbar oder nicht in nutzbarer Form strukturiert? Bau dir einen intelligenten Assistenten, der dir hilft, Informationen schnell zu finden, ohne dabei die Sicherheit deiner Daten zu gefährden - jedezeit und von überall.
Mit Claude über AWS Bedrock und dem Model Context Protocol lässt sich ein interner Chatbot entwickeln, der:
- über die gesicherten APIs von Amazon ansprechbar ist
- Zugriff auf von dir kontrollierte, indexierte Dokumente hat
- keine Inhalte nach außen gibt oder speichert
- und in deine bestehenden IT-Tools wie Confluence, Intranet oder Helpdesk integriert werden kann.
LLMs oder Sprachmodelle wie Claude, ChatGPT oder Gemini beantworten Fragen, fassen komplexe Texte zusammen oder helfen bei der Automatisierung ganzer Arbeitsprozesse.
Doch deine Daten sind wertvoll. Also wie kannst du die Power von KI nutzen, ohne dabei die Kontrolle über deine Daten aus den Augen zu verlieren?
Das KI-Modell Claude über Amazon Bedrock in Verbindung mit dem Model Context Protocol (MCP) lässt sich sicher, skalierbar und DSGVO-konform integrieren. Ob in bestehende Umgebungen oder auf einer grünen Wiese, sie schaffen es eine Automatisierung wie Interne Chatbots mit Zugriff auf kontrollierte Wissensquellen für dein Business möglich zu machen.
Ok, ok. Und wie funktioniert das?
Model Context Protocol (MCP) als Vermittler
Dein Chat-Frontend kommuniziert per API mit dem Claude-Agent auf Bedrock, wobei MCP als Vermittler für deine Daten dient. So bleibt die Infrastruktur modular, sicher und leicht erweiterbar.
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, entwickelt um die Integration und den Datenaustausch zwischen KI-Modellen, insbesondere großen Sprachmodellen (LLMs), und externen Tools, Systemen sowie Datenquellen zu standardisieren. MCP ermöglicht es, KI-Modelle auf sichere und kontrollierte Weise mit verschiedenen Datenquellen und Werkzeugen zu verbinden, ohne individuelle Schnittstellen für jede Kombination erstellen zu müssen. Es fungiert als eine Art „USB-C für KI-Integrationen“, das die Interoperabilität fördert und Integrationsaufwände reduziert.
Claude über Amazon Bedrock: KI ohne Datenleck
Anthropic verfolgt mit seiner Claude-Modellreihe einen klaren Fokus auf Sicherheit, Transparenz und Fairness. In Verbindung mit Amazon Bedrock entsteht eine besonders datenschutzfreundliche Infrastruktur:
- Keine Datenweitergabe: Alles, was du übermittelst, bleibt vertraulich.
- Keine Speicherung der Prompts: Deine Eingaben werden nicht dauerhaft gespeichert.
- Regionale Kontrolle: Amazon hostet die Infrastruktur in deiner gewählten Region.
- Einfache Anpassung: Neue Wissensquellen oder Tools lassen sich schnell und unkompliziert integrieren, ohne bestehende Prozesse zu stören.
Diese Eigenschaften machen Claude über Bedrock zu einer idealen Lösung bei hohen Datenschutzstandards. Hier ein Vergleich von LLM Plattformen.
| Kriterium | Claude (Bedrock) | OpenAI API | Google Gemini API | Meta Llama (self-hosted) |
|---|---|---|---|---|
| Datenspeicherung | Nein | Konfigurierbar | Teilweise | Nein |
| Verwendung für Training | Nie | Optional | Ja | Nie |
| DSGVO-konform | Ja | Ja (API) | Unklar | Ja (bei Eigenbetrieb) |
| Integration mit MCP | Ja | Eingeschränkt | Eingeschränkt | Ja (mit Aufwand) |
So baust du deinen KI Chatbot
Deine Informationen sind wertvoll, aber oft schwer auffindbar oder nicht in nutzbarer Form strukturiert? So baust du dir einen intelligenten Assistenten, der dir hilft, Informationen schnell zu finden, ohne dabei die Sicherheit deiner Daten zu gefährden - jedezeit und von überall. Claude über AWS Bedrock und Java's Spring AI MCP Integration bilden die technologische Grundlage. Sie ermöglichen dir
- Kommunikation über die gesicherten APIs von Bedrock
- Zugriff auf kontrollierte, indexierte Dokumente (z. B. über Retrieval-Augmented Generation, RAG)
- Integration in deine bestehenden IT-Tools wie Confluence, Intranet oder einfach ein Dateisystem.
Wenn du Visual Studio Code als Entwicklungsumgebung nutzt integriert sich das Cline Plugin gegen AWS Bedrock und simuliert einen Client bzw. ein Mock-Frontend. Ein ähnliches Plugin für die IntelliJ IDE ist noch in Entwicklung.
Und so dein UI
Um die Interaktion mit dem Chatbot intuitiv, schnell und präzise zu gestalten, ist eine ansprechende Benutzeroberfläche entscheidend. Das Frontend kann als Single Page Application mit den gängigen Frameworks (React, Angular) umgesetzt werden. Mit UI Libraries wie assistant-ui nutzt du kostenlos hochwertige Weboberflächen nutzen ohne sie selbst entwickeln zu müssen.
Noch Fragen ? Wir helfen dir gerne bei der Umsetzung deiner Ideen. Ruf uns an oder schau bei unserem FAQ zu KI-Automatisierung vorbei um mehr über die Möglichkeiten von KI in Unternehmen zu erfahren.