RAG & Wissensassistenten
Quellenbasierte Antworten aus Dokumenten, Datenbanken und Fachwissen mit Rollen und nachvollziehbaren Fundstellen.
Leistung
KI-Entwicklung für produktive Anwendungen
Wir entwickeln KI nicht als isolierte Demo, sondern als kontrollierten Softwarebaustein mit Datenzugriff, Berechtigungen, Tests, Monitoring und menschlichen Freigaben.
- RAG & Chatbots
- Lokale KI
- Vision
- Anomalieerkennung
Auf einen Blick
Was unterscheidet produktive KI-Entwicklung von einem Prototyp?
Produktive KI-Entwicklung ergänzt das Modell um verlässliche Datenflüsse, Rollen, Schnittstellen, Qualitätsprüfungen, Protokolle, Kostenkontrolle, Monitoring und definierte Fehlerwege. Ein Prototyp zeigt, dass eine Aufgabe grundsätzlich lösbar ist; ein produktives System muss sie unter realen Bedingungen wiederholbar und kontrolliert ausführen.
Ausgangslage
Das Modell ist nur ein Teil des Systems
Eine gute Modellantwort in einer Testoberfläche ist noch keine betriebliche Lösung. Im Alltag kommen unvollständige Dokumente, wechselnde Formate, Berechtigungen, Systemausfälle, Kostenlimits und Fälle hinzu, in denen ein Mensch entscheiden muss.
Wir entwickeln die gesamte Verarbeitungskette: Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modellzugriff, Werkzeuge, Validierung, Freigabe, Schnittstellen und Monitoring. Modelle können aus der Cloud, auf eigener Hardware oder kombiniert betrieben werden.
Neben generativer KI gehören klassische Machine-Learning-Verfahren zum Werkzeugkasten. Gerade bei Anomalieerkennung, Prognosen und Qualitätsdaten ist nicht das größte Sprachmodell, sondern die passende Daten- und Bewertungsmethode entscheidend.
Bausteine
KI-Bausteine passend zur Aufgabe
Methoden werden kombiniert, wenn das die Lösung stabiler, günstiger oder besser erklärbar macht.
Dokumenten- und Vision-KI
Rechnungen, Zeichnungen, Fotos, Formulare und E-Mails klassifizieren, extrahieren und kontrolliert weiterverarbeiten.
Agenten & Tool Calling
Sprachmodelle nutzen klar begrenzte Werkzeuge für Recherche, Datenzugriff oder Aktionen mit Protokoll und Freigabe.
Lokale & hybride Modelle
Sensible Inhalte bleiben auf eigener Infrastruktur; andere Aufgaben können wirtschaftlich über Cloud-Modelle laufen.
Anomalieerkennung & Prognosen
Zeitreihen, Qualitäts- und Betriebsdaten werden mit statistischen und ML-Verfahren auf relevante Veränderungen geprüft.
Evaluation & Guardrails
Testfälle, strukturierte Ausgaben, Grenzwerte, Berechtigungen und menschliche Entscheidungen begrenzen Fehlerfolgen.
Vorgehen
Vom Nachweis zum kontrollierten Betrieb
Ein produktiver Ausbau erfolgt nur, wenn der Pilot mit echten Daten überzeugt.
- 01
Aufgabe und Messgröße
Wir definieren Eingaben, erwartete Ergebnisse, zulässige Fehler und den menschlichen Entscheidungsweg.
- 02
Prototyp mit echten Daten
Mehrere technische Ansätze werden an repräsentativen Fällen verglichen, nicht an ausgesuchten Demos.
- 03
Integration und Absicherung
Schnittstellen, Rollen, Validierung, Protokolle, Kostenlimits und Fehlerbehandlung machen den Baustein betriebsfähig.
- 04
Monitoring und Verbesserung
Qualität, Latenz, Kosten und Nutzerfeedback werden beobachtet; Modelle und Regeln bleiben versioniert.
Integration & Verantwortung
Datenschutz und Betrieb als Architekturentscheidung
Vor der Modellauswahl klären wir Datenarten, Zweck, Speicherorte, Anbieterzugriffe und Aufbewahrung. Daraus ergibt sich, ob eine lokale, europäische, internationale oder hybride Architektur vertretbar ist.
DSGVO, EU AI Act, Informationssicherheit und betriebliche Mitbestimmung werden technisch berücksichtigt und als offene Entscheidungen dokumentiert. Die Umsetzung ersetzt keine individuelle Rechtsberatung, schafft aber die notwendige Transparenz für diese Bewertung.
Gut zu wissen
Häufige Fragen zu KI-Entwicklung für produktive Anwendungen
Kompakte Antworten zu Einführung, Betrieb und dem sinnvollen ersten Schritt.
Welche Modelle und Anbieter setzen Sie ein?
Je nach Aufgabe kommen Cloud-Modelle verschiedener Anbieter, Open-Source-Modelle auf eigener Hardware und klassische ML-Verfahren infrage. Die Wahl erfolgt nach Qualität, Kosten, Datenschutz, Latenz und Wartbarkeit.
Entwickeln Sie auch lokale KI ohne Cloud?
Ja. Sprachmodelle, Embeddings, Vektorsuche, Transkription und bestimmte Vision-Aufgaben können vollständig lokal betrieben werden, sofern Hardware und Qualitätsanforderung zusammenpassen.
Wie wird die Qualität einer KI-Anwendung getestet?
Wir erstellen repräsentative Testfälle, messen fachliche Treffer, strukturierte Vollständigkeit, Fehlertypen, Latenz und Kosten. Kritische Fälle werden separat geprüft und mit Freigaben abgesichert.
Kann Anomalieerkennung Teil einer bestehenden Anwendung werden?
Ja. Modelle können als klar abgegrenzter Dienst oder direktes Modul integriert werden und Ergebnisse mit Kontext an vorhandene Dashboards, Tickets oder Fachanwendungen liefern.
Kontakt
Erstgespräch zu KI-Entwicklung für produktive Anwendungen
Schildern Sie kurz Ausgangslage, bestehende Systeme und den größten Engpass. Sie erhalten in der Regel innerhalb eines Werktags eine persönliche erste Einschätzung.
Carlo D'EsteDiplom-Informatiker · Ihr direkter Ansprechpartner
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