Die Kombination von LoRA (Low-Rank Adaptation), Quantisierung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht die Entwicklung von GDPR-konformen privaten KI-Mitarbeitern, die kontinuierliches Lernen durch Feinabstimmung von Chat-Konversationsverläufen und anderen proprietären Datensätzen unterstützen. Die LLM wird auf strukturierte Interaktionen wie Kundensupportprotokolle, interne Kommunikation und domänenspezifische Dialoge abgestimmt, so dass sie sich an die sich entwickelnde Terminologie, Arbeitsabläufe und Geschäftskontexte anpassen kann. LoRA ermöglicht effiziente Aktualisierungen des Modells mit niedrigem Rang, während die Quantisierung den Rechenaufwand reduziert und die kontinuierliche Feinabstimmung skalierbar macht. RAG ergänzt dies, indem es den Abruf relevanter Informationen aus externen Datensätzen in Echtzeit ermöglicht und so präzise, kontextbezogene Antworten gewährleistet. Dieser integrierte Ansatz gewährleistet die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (GDPR), indem Daten in sicheren Umgebungen aufbewahrt und Eingaben anonymisiert werden. So entsteht ein privater KI-Mitarbeiter, der sich mit den Anforderungen des Unternehmens weiterentwickelt und gleichzeitig den Datenschutz und die betriebliche Effizienz aufrechterhält.