Duale Lösung: LLM-Datenbank-Integration inhouse oder in der Cloud?
Du entscheidest zwischen einem LLM, das lokal auf deinen Servern läuft, und einem Cloud-Dienst, der deine Datenbank anbindet. Die kurze Antwort: Für sensible Betriebsdaten nimmst du Inhouse, für schnelle Skalierung die Cloud – und meist fährst du am besten mit einer dualen Lösung, die beides kombiniert.
Nimm Inhouse (on-premise), wenn deine Datenbank personenbezogene Daten, Messwerte einzelner Anlagen oder Geschäftsgeheimnisse enthält und diese den Betrieb nicht verlassen dürfen. Nimm Cloud, wenn du schnell starten willst, keine eigene GPU-Hardware betreiben möchtest und die Daten unkritisch oder anonymisiert sind. Eine duale Lösung heißt: Das LLM läuft lokal auf deinen Rohdaten, greift für allgemeine Aufgaben aber auf einen Cloud-Dienst zurück – so bleiben sensible Daten im Haus, während du Rechenleistung nur bei Bedarf zumietest.
1) Trenne deine Daten in Klassen: streng vertraulich (bleibt inhouse) und unkritisch (darf in die Cloud). 2) Setze das LLM nicht direkt auf die Datenbank, sondern über eine Zwischenschicht (z. B. eine API oder ein Retrieval-System), die Zugriffe protokolliert und filtert. 3) Für vertrauliche Abfragen läuft ein lokales Modell auf eigener Hardware; für Standardaufgaben leitest du an einen Cloud-Anbieter weiter. 4) Lege fest, welche Felder das Modell überhaupt sehen darf – roh ausgespielte Datenbankinhalte an ein externes Modell sind das häufigste Datenschutz-Risiko.
Cloud verursacht laufende Kosten pro Abfrage oder pro Token und skaliert ohne Anfangsinvestition – gut zum Ausprobieren, teuer bei hohem Dauervolumen. Inhouse bedeutet einmalige Hardware- und Einrichtungskosten plus Strom und Wartung, rechnet sich aber bei konstant hoher Last. Feste Zahlen hängen von Modellgröße, Abfragevolumen und deiner Hardware ab – rechne mit deinem realen Abfragevolumen, nicht mit Beispielwerten aus Werbematerial. Faustregel: Pilotphase in der Cloud, Dauerbetrieb mit hohem Volumen tendenziell inhouse.
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, greift die DSGVO. Bei Cloud-Diensten musst du Auftragsverarbeitung vertraglich regeln und prüfen, wo die Server stehen und ob Daten in Drittländer fließen. Inhouse umgehst du diese Frage, weil die Daten dein Netz nie verlassen. Bei der dualen Lösung ist die Trennlinie entscheidend: Nur was garantiert keinen Personenbezug hat, darf an einen externen Dienst gehen – im Zweifel bleibt die Abfrage lokal.
Konkret nutzt du eine LLM-Datenbank-Integration, um in natürlicher Sprache Betriebsdaten abzufragen ("Zeig mir die Einspeisung der letzten 30 Tage"), Berichte automatisch zu erstellen, Anomalien in Messreihen zu erklären oder Regelwerke wie §51 EEG gegen deine Anlagendaten zu prüfen. Für solche Fälle sind Anlagen- und Verbrauchsdaten meist sensibel – hier lohnt der Inhouse-Teil der dualen Lösung. Öffentliche Zusatzinfos wie Marktpreise oder allgemeines Fachwissen kannst du dagegen bedenkenlos aus der Cloud beziehen.
Achte weniger auf Marketing-Versprechen als auf drei prüfbare Punkte: Bietet der Anbieter beide Betriebsarten (lokal und Cloud) an, oder zwingt er dich in eine? Wo werden deine Daten verarbeitet und lässt sich das vertraglich festhalten? Und behältst du die Kontrolle darüber, welche Datenbankfelder das Modell sieht? Anbieter, die eine echte duale Architektur unterstützen, geben dir diese Wahlfreiheit – statt dich an eine reine Cloud-Blackbox zu binden.