Wir entwickeln deinen Prototyp mit echten Daten und realen Schnittstellen, nicht nur auf dem Papier. Gemeinsam evaluieren wir die Qualität der Ergebnisse und erkennen früh, ob sich der Ansatz skalieren lässt. So siehst du schnell, ob KI in deinem Kontext Wirkung hat – oder ob ein anderer Weg sinnvoller ist.
Wir kombinieren Sprachmodelle mit deinen Daten, damit Antworten nicht nur plausibel, sondern richtig sind. Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet internes Wissen mit generativer KI – nachvollziehbar und aktuell.
Chatbot
Wir bauen Chatbots, die wirklich helfen: mit Zugriff auf deine Daten und klaren Grenzen. So entstehen Dialogsysteme, die verstehen, was gemeint ist – nicht nur, was gefragt wird.
Evaluation
Wir messen, wie gut dein Prototyp funktioniert. Mit echten Nutzungsdaten, klaren KPIs und manuellen Prüfungen zeigen wir, ob Qualität und Nutzen stimmen.
Guardrails
Wir sorgen dafür, dass dein System sicher bleibt. Mit definierten Regeln, Filtern und Prüfmechanismen steuern wir, was KI darf – und was nicht.
Ein Prototyp zeigt, ob eine Idee funktioniert, bevor du viel Zeit und Budget einsetzt. Er macht Annahmen überprüfbar und liefert eine Grundlage für Entscheidungen. So erkennst du früh, ob ein Use Case technisch und organisatorisch umsetzbar ist.
Wie läuft die Entwicklung ab?
Wir definieren das Ziel, prüfen die Datenlage und bauen einen funktionierenden Prototyp. Dieser wird mit realistischen Szenarien getestet, um Wirkung und Grenzen sichtbar zu machen. Das Ergebnis ist ein klarer Entscheid, ob und wie das Modell weiterentwickelt wird.
Wie viel Daten braucht es dafür?
Oft reichen vorhandene oder synthetisch erzeugte Daten, um ein realistisches Verhalten zu simulieren. Wenn Daten fehlen oder unvollständig sind, helfen wir beim Aufbau. Wichtig ist, dass der Test aussagekräftig bleibt, auch ohne vollständige Datensätze.
Welche Technologien setzt ihr ein?
Wir nutzen TensorFlow, OpenAI, Claude, Perplexity, Open WebUI und eigene AI Shells auf Basis von shadcn. Welche Tools eingesetzt werden, hängt vom Ziel und der Umgebung ab. Entscheidend ist, dass der Prototyp nachvollziehbar bleibt und sich später sauber integrieren lässt.
Was passiert nach dem Prototyp?
Wenn das Ergebnis überzeugt, kann es in den Produktivbetrieb überführt werden. Dazu ergänzen wir Schnittstellen, Sicherheit und Monitoring. Wenn sich zeigt, dass sich ein Ansatz nicht lohnt, bleibt das Ergebnis trotzdem wertvoll, weil es Klarheit schafft.
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