PowerON Gateway – Übersicht

Kurzübersicht Thema: LLM‑Neutralizer Thema: Backend‑UI Thema: Dokument‑Renderer Zuständigkeiten & Zusammenarbeit Nächste Schritte

Kurzübersicht: Was unsere App macht

Kontext: PowerON stellt eine sichere, unternehmensfähige KI‑Arbeitsumgebung bereit, in der Daten zuerst datenschutzkonform aufbereitet und dann mit modernen Workflows verarbeitet werden. Die Plattform verbindet bestehende Systeme wie Microsoft 365 oder Google Workspace ohne lokale Installation.

Zweck & Ziel: Teams sollen schnell vom Experimentieren im Playground zu wiederholbaren, automatisierten Abläufen gelangen – mit klaren Schnittstellen, einheitlichen Datenformaten und hoher Sicherheit. So wird aus einzelnen Use‑Cases ein skalierbarer, betriebssicherer KI‑Stack.

Im Kern:

Playground als sichere KI-Workstation (Neutralizer, OAuth-Connectors, Voice-First optional).
Unlimitierte Verarbeitung mit intelligentem Chunking; Workflows dynamisch testen (Playground) und später automatisieren.
Integration von MSFT/Google-Diensten; Standardisierte JSON-Ausgabe inkl. eingebetteter Medien.

🔒 Playground als sichere KI‑Workstation

Playground
Neutralizer OAuth Voice

Neutralizer ersetzt sensible Daten vor KI‑Verarbeitung.
OAuth verbindet sicher MSFT/Google‑Konten ohne lokale Installation.
Voice optional: Spracheingabe/-ausgabe für schnellere Interaktion.

♾️ Unlimitierte Verarbeitung & dynamische Workflows

Intelligentes Chunking
Aufteilen + Parallelisieren

Chunks erlauben unlimitierte Datenmengen und viele Dateien ohne Token‑Limits.
Workflows werden im Playground interaktiv modelliert und danach per Event automatisiert.

🔌 MSFT/Google‑Integration & standardisierte JSON‑Ausgabe

Gateway
JSON media[] parts[]

Einheitliches JSON‑Format mit eingebetteten Medien (Bilder/Video) für alle Pipelines.
Nahtloses Lesen/Schreiben aus MSFT/Google‑Diensten über OAuth‑Connectors.

Thema: LLM-Neutralizer (internes LLM als Datenschutz-Engine)

Kontext: In vielen Unternehmen verhindert Datenschutz die produktive Nutzung von KI. Der Neutralizer setzt vor der Verarbeitung personenbezogene und sensible Informationen kontrolliert auf Platzhalter und dokumentiert die Ersetzungen optional.

Zweck & Ziel: Sicherer KI‑Einsatz mit unternehmenseigenen Daten – ohne Risiko für Personenbezug und Compliance. Der Neutralizer bildet die Brücke zwischen Rohdaten und Modellaufrufen und schafft damit die Grundlage, KI in regulierten Umfeldern zuverlässig zu betreiben.

🔧 Partner‑Bedarf (Kernthema)

Benötigt wird ein internes LLM als Neutralizer, angebunden über eine private API in der Schweiz. Prinzip: Klartext rein, neutralisierter Text raus – ohne Persistenz und ohne Nutzung der Inhalte fürs Modell‑Training.

So bleiben Daten im eigenen Perimeter, während die Workflows mit neutralisierten Inhalten weiterarbeiten können.

➡

PowerON Gateway
/api/neutralization/process
Konvertiert Eingaben in Text (JSON/CSV/Plain)

➡

LLM Neutralizer API (Partner)
POST /api/neutralizer/anonymize
Erwartet: text payload

➡

PowerON Gateway
Ergebnis validieren, Masken anwenden

➡

Partner-Bedarf:

Bereitstellung eines internen API-Endpunkts: POST /api/neutralizer/anonymize
Input: { text: string, language?: "de|en|fr|it", policyId?: string }
Output: { text: string, entities?: [{type:"person", value:"{{person}}", offset:123}] }
SLAs/Timeouts, Auth (Token/Mutual TLS), Logging-Minimierung (DSGVO)

Wir liefern alle Daten als Text (strukturiert: JSON/CSV, unstrukturiert: Plain Text). Das LLM ersetzt Namen und sensible Muster gemäß Policy.

Thema: Backend-gesteuertes UI (Renderer für View/Edit)

Kontext: Formulare, Tabellen und Ansichten werden vollständig aus Pydantic‑Datenmodellen abgeleitet. Labels, Datentypen, Pflichtfelder und Rendering‑Regeln liegen im Backend und steuern das Frontend ohne Hardcoding.

Zweck & Ziel: Änderungen an Datenstrukturen sollen sofort in der UI sichtbar werden – konsistent, mehrsprachig und validiert. So entsteht ein wartungsarmes, generisches Frontend, das schnell an neue Use‑Cases adaptierbar ist.

⬇

UI Runtime
Renderer Form Table

⬇

Stand heute

Ein bestehendes Frontend ist verfügbar und kann gezeigt werden.
Die Steuerung erfolgt vollständig modellgetrieben über Pydantic-Datenmodelle (Labels/Sprachtexte, Datentypen, Rendering-Anweisungen, Listenelemente, Readonly/Required, Optionen).
Modelle tragen UI-Metadaten (z. B. frontend_type, frontend_readonly, frontend_required) und mehrsprachige Labels (z. B. via register_model_labels).

Schema (Beispiel)

{
  "components": [
    { "type": "table", "id": "docList", "columns": [
      {"key": "name", "label": "Name"},
      {"key": "size", "label": "Grösse"},
      {"key": "mime", "label": "MIME"}
    ], "dataUrl": "/api/docs?pg={page}&ps={size}", "pageSize": 25, "editable": false },
    { "type": "form", "id": "metaForm", "fields": [
      {"key": "title", "label": "Titel", "component": "text"},
      {"key": "tags", "label": "Tags", "component": "chips"}
    ], "submitUrl": "/api/docs/meta" }
  ]
}

Partner-Bedarf

Generischer Table/Form-Renderer mit Pagination, Sortieren, Filtern, Inline-Validierung (Erweiterungen auf bestehender Runtime).
Reine Schema-Steuerung vom Backend (kein Hardcoding im Frontend).
Komponenten: Table, Form, Tabs, Detail-Drawer, JSON-Viewer.
Generelle Hilfe für "schlaue UI-Komponenten" (Auto-Layout, responsive Tabellen mit Virtualisierung, kontextsensitive Toolbars, A11y, Undo/Redo, Offline-Fähigkeit, i18n).
Design-System/Themeing und A11y.

Backend-driven UI Schema v1 No hard state coupling

Thema: Dokument-Renderers (Word/Excel/PowerPoint/HTML)

Kontext: Ergebnisse werden in ein standardisiertes JSON mit Text‑Parts und eingebetteten Medien überführt. Darauf aufbauend generieren Renderer marken‑konforme Ausgaben für DOCX, XLSX, PPTX oder HTML.

Zweck & Ziel: Fachinhalte sollen nahtlos in hochwertige Dokumente überführt werden – mit Vorlagen, Diagrammen und Layout‑Regeln. Dadurch lassen sich Reports, Angebote oder Präsentationen reproduzierbar und automatisiert erzeugen.

➡

Template Engine
Mapping/Layouts

➡

Renderer
docx xlsx pptx html

➡

JSON (vereinheitlicht)

{
  "title": "Quartalsbericht Q2",
  "parts": [
    {"type":"heading","level":1,"text":"Executive Summary"},
    {"type":"paragraph","text":"…"},
    {"type":"table","columns":["Monat","Umsatz"],"rows":[["Apr",123000],["Mai",136500],["Jun",141200]]},
    {"type":"image","ref":"media:logo"}
  ],
  "media": [{"id":"logo","mime":"image/png","data":"base64…"}]
}

Partner-Bedarf

High-Quality-Renderer für DOCX/XLSX/PPTX/HTML mit Corporate-Design (Vorlagen, Master, Styles).
Leistungsfähige Tabellen (Pivot/Layout), Diagramme, Bilder/Videos, Seitenumbrüche.
API-Schnittstelle im Gateway: POST /api/render/{format} mit JSON-Input.
Optional: Streaming-Generierung, Vorschau-Bild, Fehlerreporting pro Part.

Template mapping Branding Previews

Zuständigkeiten & Zusammenarbeit (High-Level)

Kontext: PowerON liefert die Plattform, Workflows und Konnektoren; der Partner bringt LLM‑Neutralizer‑Kompetenz, UI‑Komponenten und Dokument‑Renderer ein. Beide Seiten arbeiten über klar definierte API‑Verträge zusammen.

Zweck & Ziel: Schnelle, risikoarme Implementierung mit geteilten Verantwortlichkeiten: funktionsfähige MVP‑Kette, nachvollziehbare Qualität und ein Weg zur Skalierung in den Regelbetrieb.

PowerON liefert

Gateway-APIs, Workflow-Engine, Neutralizer-Adapter, Standard-JSON-Ausgabe.
Connectors (MSFT/Google), Sicherheit (Auth, Mandanten, Audit).
Backend-UI-Schema, Beispiel-Workflows und Tests.

Partner liefert

LLM Neutralizer API (intern, CH) inkl. Policies & Tuning.
Frontend-Renderer (Table/Form) gemäss Backend-Schema.
Dokument-Renderer für DOCX/XLSX/PPTX/HTML inkl. Corporate-Design.

Offene Punkte

SLAs, Throughput/Batching, Timeouts für LLM-Endpunkt.
Schema-Versionierung und Komponenten-Lifecycle.
Branding-Vorlagen, Performance-Budgets der Renderer.

Nächste Schritte

Kontext: Nach der thematischen Einordnung werden die nächsten Schritte strukturiert vorbereitet – von der technischen Klärung über einen belastbaren PoC bis hin zum Integrationsplan.

Zweck & Ziel: Innerhalb weniger Wochen eine überprüfbare Lösung zeigen, Erkenntnisse in einen MVP‑Backlog überführen und mit definierten Meilensteinen produktionsreif werden.

Technisches Alignment-Meeting (60–90min) zu Endpunkten, Auth, Datenformaten.
Proof-of-Concept: a) Neutralizer-Call, b) UI-Renderer (Table/Form), c) DOCX-Renderer.
Integrationsplan (MVP Umfang, Milestones, Qualitätskriterien).

🧭 Schritt 1: Alignment

API & Auth
Endpoint, OAuth/mTLS

Abgleich zu Neutralizer‑Contract, Logging/SLAs, Datenschutz.

🧪 Schritt 2: Proof‑of‑Concept

UI‑Renderer
Table/Form Schema

Nachweis: Qualität, Latenz, Fehlerfälle, Beispiel‑Daten.

🛠️ Schritt 3: Integrationsplan

Milestones
Sprints & Deliverables

Abnahme‑Kriterien, Supportwege, Go‑Live‑Checkliste.