Klu - KI-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von LLM-Apps

Was ist Klu – Ihr All-in-One LLM-App-Entwicklungsplatform

Stellen Sie sich vor, Ihr Team arbeitet an einem KI-Produkt, aber jeder entwickelt Prompt-Varianten in verschiedenen Dokumenten. Die Versionierung fehlt komplett, niemand weiß, welche Version tatsächlich in Produktion läuft. Oder Ihr KI-Produkt ist live, aber Sie haben keinerlei Überblick über Antwortzeiten, Fehlerquoten oder Kosten. Und wenn Sie verschiedene Modelle vergleichen wollen, müssen Sie fünf verschiedene Tools zusammenklicken.

Klu ist eine End-to-End-Plattform für die Entwicklung, Bewertung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen. Das Tool vereint alles, was Ihr Team für den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen braucht – von der Prompt-Entwicklung über Evaluation bis hin zur Produktionsüberwachung.

Das Ziel von Klu ist einfach: Alle Teammitglieder arbeiten mit denselben Tools, sodass Prompt-Iterationen, Evaluationsergebnisse und Produktions-Monitoring stets synchron bleiben. Mit 99,9% Verfügbarkeit für kundenseitige AI-Workflows und dreimal schnelleren Iterationszyklen durch geteilte Evaluationssets hat sich Klu bei führenden Unternehmen bewährt.

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Die Kernfunktionen von Klu

Klu bietet Ihnen sechs zentrale Module, die den gesamten Entwicklungsprozess abdecken:

Studio – Kollaborative Prompt-Entwicklung

Sie können in einem gemeinsamen Arbeitsbereich Prompts erstellen, iterieren und versionieren. Die integrierte Bewertungsworkflow ermöglicht es Ihrem Team, verschiedene Prompt-Varianten direkt zu testen und zu vergleichen. Dank der visuellen No-Code-Oberfläche lassen sich AI-Anwendungen ohne Programmierkenntnisse erstellen und bereitstellen. Das bedeutet: Ihr Design-Team und Ihre Engineer arbeiten am selben Ort, mit vollständiger Versionskontrolle.

Observe – Vollständige Observability

Sie können die Leistung, Kosten und Drift Ihrer Modelle und Anwendungen in Echtzeit verfolgen. Jedes Experiment lässt sich direkt mit Produktionsdaten verbinden. Die 24/7-Überwachung deckt Prompts, Chats und Workflows ab, mit sofortigen Alerts bei kritischen Problemen. So erkennen Sie Leistungsabfälle oder Kostensteigerungen, bevor sie zu echten Problemen werden.

Evaluate – Systematische Bewertung

Sie erhalten eine Kombination aus automatisierten Metriken und menschlichem Feedback zur Qualitätsmessung. Geteilte Evaluationssets sorgen dafür, dass alle Teammitglieder mit denselben Daten arbeiten. Dashboard-Updates in Echtzeit ermöglichen schnelle Entscheidungen. Sie müssen also nicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität wählen.

Optimize – Kontinuierliche Verbesserung

Sie können Modelle mit Ihren besten Daten feintunen und erhalten Einblicke in Kosten und Performance. Dank der Multi-Provider-Unterstützung vermeiden Sie Vendor-Lock-in und wählen stets den besten Anbieter für Ihre Anforderungen.

Integrations – Verbindungen zu allem

Sie haben Zugang zu über 50 Modellen und Tools von über 12 LLM-Anbietern – darunter OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex, AWS Bedrock, Cohere, AI21, Perplexity, Together AI, Cloudflare AI, Replicate und HuggingFace. Datenquellen wie MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Redis, Elastic und Snowflake lassen sich direkt integrieren.

Context – Wissensmanagement für LLMs

Sie können Wissensdatenbanken und Kontextdokumente hinzufügen. Die Plattform unterstützt Embedding-Indizierung und Vektorsuche für semantische Ähnlichkeitssuche. Dateiformate wie PDF, RTF, TXT, EPUB, EML, MSG, PNG, JPG, MD, HTML, Office-Dokumente und CSV werden nativ unterstützt.

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Wer nutzt Klu – und für welche Szenarien

Klu wird von verschiedenen Unternehmen genutzt – von Startups bis hin zu großen Konzernen. Hier finden Sie fünf typische Szenarien, die zeigen, wie Klu echte Probleme löst:

Szenario 1: Prompt-Zusammenarbeit und Versionierung

Das Problem: Teammitglieder modifizieren Prompts unabhängig voneinander, es gibt keine zentrale Quelle der Wahrheit, Versionen geraten durcheinander.

Die Lösung: Klu bietet einen geteilten Arbeitsbereich mit versionierter Prompt-Verwaltung. Jede Änderung wird protokolliert, Sie können zu jeder früheren Version zurückkehren.

Das Ergebnis: Productlane, ein Kunde von Klu, konnte die Evaluationszeit um die Hälfte reduzieren. Das Team arbeitet jetzt mit einer einzigen, aktuellen Version.

Szenario 2: Multi-Modell-Evaluation und -Auswahl

Das Problem: Sie möchten verschiedene Modelle vergleichen, aber es fehlt ein einheitliches Evaluations-Tool.

Die Lösung: Verbinden Sie mehrere Modelle in einem Arbeitsbereich und vergleichen Sie Ergebnisse in Echtzeit. Sie sehen nicht nur Qualitätsunterschiede, sondern auch Kosten und Latenz.

Das Ergebnis: Colab Cohorts erhält jetzt einen vollständigen Überblick über die Modellleistung – ohne fünf verschiedene Tools kombinieren zu müssen.

Szenario 3: Produktionsüberwachung

Das Problem: Ihre LLM-Anwendung ist live, aber Sie haben keine Möglichkeit, Probleme rechtzeitig zu erkennen.

Die Lösung: 24/7-Überwachung über Prompts, Chats und Workflows hinweg mit Echtzeit-Benachrichtigungen bei kritischen Issues. Die 99,9% Verfügbarkeitsgarantie gibt Ihnen und Ihrem Team Sicherheit.

Das Ergebnis: Probleme werden erkannt, bevor Kunden sie bemerken.

Szenario 4: Kostenkontrolle und Optimierung

Das Problem: LLM-Kosten sind undurchsichtig, Sie wissen nicht, wohin das Geld fließt.

Die Lösung: Dedizierte Dashboards zeigen Ihnen Nutzung, Kosten und Performance auf einen Blick. Sie verstehen genau, welche Prompts und Modelle welche Kosten verursachen.

Das Ergebnis: Sie können gezielt optimieren und haben volle Transparenz über Ihre Ausgaben.

Szenario 5: Enterprise-Sicherheit und Compliance

Das Problem: In regulierten Branchen sind private Deployment-Optionen und Compliance-Audits erforderlich.

Die Lösung: Private Cloud, VPC, Berechtigungsworkspaces, Audit-Trails und SSO. Die Enterprise-Version bietet dedizierte Engineer-Unterstützung.

Das Ergebnis: Zavvy (Teil von Deel) kann schnell Änderungen veröffentlichen und gleichzeitig der Geschäftsleitung vertrauenswürdige Ergebnisse präsentieren.

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Schnellstart mit Klu

So starten Sie in wenigen Schritten mit Klu:

Schritt 1: Konto erstellen

Besuchen Sie klu.ai und registrieren Sie sich. Der Einstieg ist kostenlos, Sie können direkt mit dem Starter-Plan beginnen.

Schritt 2: Ersten Prompt gestalten

Beginnen Sie im Studio. Hier entwerfen Sie Ihre Prompts, verbinden Datenquellen und wählen Modelle aus. Dank der visuellen Oberfläche benötigen Sie keine tiefen Programmierkenntnisse.

Schritt 3: In Produktion gehen

Stellen Sie Ihre Anwendung bereit und teilen Sie sie mit Endbenutzern. Alles bleibt in derselben Plattform – kein Wechsel zwischen Entwicklung und Monitoring.

Technische Voraussetzungen

Ihr Team nutzt seine eigenen API-Keys, um sich mit Modellen zu verbinden. Das gewährleistet volle Datenkontrolle und Datenschutz. Sie benötigen lediglich API-Keys von den LLM-Anbietern, die Sie nutzen möchten – OpenAI, Anthropic, Google und viele weitere werden unterstützt.

Entwickler-Ressourcen

Für technische Teams stehen Python-, TypeScript- und React-SDKs zur Verfügung. Die API-Dokumentation unter docs.klu.ai bietet detaillierte Anleitungen. Unterstützte Dateiformate umfassen PDF, RTF, TXT, EPUB, EML, MSG, PNG, JPG, MD, HTML, Office-Dokumente und CSV.

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Technische Highlights

Klu unterscheidet sich durch seine technische Architektur von anderen LLM-Entwicklungstools:

Einheitlicher API-Zugriff

Sie brauchen nur eine API, um auf über 50 Modelle zuzugreifen. Das reduziert die Komplexität erheblich – kein Verwalten mehrerer SDKs oder Clients. Wechseln Sie zwischen Anbietern mit wenigen Zeilen Code.

Integrierte Observability

Protokollierung, Monitoring und Analyse sind nativ eingebaut. Sie benötigen keine externen Tools wie Datadog oder Sentry, um Ihre Produktionsumgebung zu überwachen. Alles happens in Klu.

RAG-Unterstützung

Retrieval Augmented Generation wird vollständig unterstützt. Eingebettete Indizes und Abfragen reduzieren Halluzinationen signifikant. Die Vektorsuche ermöglicht semantisches Finden von Inhalten – ideal für Wissensmanagement und Enterprise-Suchanwendungen.

Datenbank-Integration

Klu verbindet sich direkt mit MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, SQL Server, Redis, Elastic und Snowflake. Ihre bestehenden Datenquellen bleiben nutzbar, ohne aufwendige Datenmigration.

Enterprise-Deployment

VPC-Private-Infrastruktur, Berechtigungsworkspaces mit feingranularen Zugriffskontrollen und vollständige Audit-Trails erfüllen selbst strenge Unternehmensanforderungen.

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Preisgestaltung – Den richtigen Plan wählen

Klu bietet drei Preisstufen, die unterschiedliche Anforderungen abdecken:

Der Starter-Plan ist perfekt, um Klu kennenzulernen – ohne finanzielles Risiko. Der Team-Plan bietet alles, was wachsende Teams für regelmäßige Releases brauchen. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen oder regulatorischen Auflagen ist Enterprise die richtige Wahl.

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Häufig gestellte Fragen