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KI-Engineering, Evaluierung & Hybrid RAG
Wir bauen KI-Systeme, die dem Produktivbetrieb standhalten - und wir weisen nach, dass sie funktionieren.
Die meisten KI-Projekte bleiben in der Lücke zwischen einem überzeugenden Demo und einem System stecken, dem Menschen tatsächlich vertrauen. Genau diese Lücke schließen wir: Retrieval-Architekturen, die auf echten Korpora bestehen, Evaluierung, die Regressionen erkennt, bevor Ihre Nutzer es tun, und Hybrid RAG, das findet, was reine Vektorsuche übersieht.
Wir arbeiten hands-on mit Ihren Entwicklern statt Folien zu liefern, und wir übergeben Systeme, die Ihr Team auch ohne uns betreiben kann.
Kontaktieren Sie uns, um ein unverbindliches Expertengespräch zu vereinbaren.
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KI-Engineering
Der Weg vom funktionierenden Prototyp in die Produktion ist der Teil, in dem die eigentliche Entwicklungsarbeit steckt: Retrieval-Architektur, Orchestrierung, Latenz- und Kostenbudgets, Fehlerbehandlung und der operative Unterbau, der dafür sorgt, dass ein Assistent auch am Montagmorgen korrekt antwortet. Wir entwerfen und bauen diese Systeme gemeinsam mit Ihrem Team - auf Ihrer Infrastruktur und mit Ihren Daten.
Mehr über KI Conversational Search.
KI-Evaluierung
Ein KI-System, das Sie nicht messen können, können Sie auch nicht gefahrlos verändern. Wir verankern die Evaluierung im System selbst: Groundedness- und Quellenprüfung, Regressionstests bei jeder Änderung, Human-in-the-Loop-Review dort, wo Urteilsvermögen gefragt ist, sowie Alignment- und Stabilitätsmetriken, die zeigen, ob der Fix von letzter Woche still etwas anderes kaputt gemacht hat.
Mehr über die Evaluierung von RAG- und LLM-Systemen.
Hybrid RAG & Wissensextraktion
Klassisches RAG holt eine Handvoll Passagen und hofft, dass die Antwort darunter ist. Das scheitert, sobald eine Frage das gesamte Korpus umfasst - oder wenn die Antwort in einer Tabelle, einer Kalkulation oder einem schlecht segmentierten Dokument steht. Wir kombinieren vektorbasiertes, keywordbasiertes und strukturiertes Retrieval mit korpusweiter Extraktion - hierarchisches Prompting und dynamisches Attribut-Mapping - damit Fragen aus allem beantwortet werden, was Sie haben, und nicht nur aus den fünf besten Chunks.
Mehr über Hybrid RAG und großflächige Wissensextraktion.
Wie wir arbeiten
Wir setzen auf langfristige Partnerschaften statt auf einmalige Projekte: Wir verstehen Ihre Rahmenbedingungen, entwickeln Lösungen gemeinsam mit Ihren Leuten und bleiben ansprechbar, während sich die Systeme und die Modelle darunter verändern.
Data Science & Maschinelles Lernen
Nicht jedes Problem braucht ein Sprachmodell. Wo klassische Verfahren besser passen, setzen wir sie ein: statistische Modelle, maschinelles Lernen und Predictive Analytics, um aus Rohdaten Entscheidungen zu machen. Wir unterstützen bei der Datenstrategie, bei der Umsetzung datengetriebener Lösungen und beim Aufbau des nötigen Know-hows im Team.
