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Entwicklung intelligenter Systeme

LLMs, RAGs und Agentic Systems professionell entwickeln und integrieren.

Wir entwickeln Ihre AI-Lösung

Wir gestalten und entwickeln Anwendungen, die Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic Frameworks gezielt einsetzen – eingebettet in bestehende Architekturen, Datenlandschaften und Prozesse. Wir beherrschen nicht nur das “neue” Tooling, sondern bieten professionelles AI Engineering: Methodisch und konzeptionell ausgereifte Lösungen für produktive Umgebungen.
Kontaktieren Sie uns

Steckbrief

Unser Angebot
Wir erstellen AI-Lösungen für Sie oder arbeiten in gemischten Teams mit Ihnen zusammen, um die nötige Expertise und Erfahrung direkt einzubringen. Wir leisten von der Idee bis zum Betrieb unseren Beitrag und sorgen konzeptionell ausgereifte, gut integrierte Lösungen.
Unsere Expertise
Wir verstehen die Möglichkeiten generativer KI als Werkzeug und beschäftigen uns seit Jahren mit der richtigen Verwendung in Unternehmenskontexten. Unser Alleinstellungsmerkmal: Wir betreiben professionelles AI Engineering und verbinden es mit der nötigen architektonischen Expertise, um nachhaltige, robuste und sichere KI-Anwendungen zu bauen.
Typische Anlässe
Sie wollen AI-basierte Softwareprodukte bauen oder anbeiten. Entweder als internes Werkzeug, um Entwickler, Manager oder Sachbearbeiter zu unterstützen. Oder als externes Tool das Mehrwert für Ihre Kunden bietet.

Unser Angebot

Kleine AI-Experimente liefern schnell gute Ergebnisse. Die produktive und professionelle Nutzung intelligenter Systeme in Unternehmen erfordert jedoch mehr, als ein gutes Experiment. Wir begleiten Unternehmen von der ersten Idee bis zur produktionsreifen AI-Lösung – mit einem Prozess, der auf Hypothesen, Validierung und klaren Architekturprinzipien basiert.
00
Potenziale & Hypothesen
Gemeinsam definieren wir sinnvolle Anwendungsfälle, messbare Ziele und erste Hypothesen zur Machbarkeit. Wir bewerten Datenverfügbarkeit, Risiken und geschäftlichen Nutzen – und legen Kriterien für spätere Erfolgsevaluation fest.
01
AI Product Design & Evaluation Setup
Wir gestalten die Lösung als Produkt. Wir definieren Interaktionen, Datenflüsse, Security-Konzept und Governance. Parallel entwickeln wir ein Evaluationskonzept mit geeigneten Metriken (z. B. Antwortqualität, Retrieval-Precision, Nutzungsfeedback), um Fortschritt und Wirksamkeit messbar zu machen.
02
Proof of Concept
In einem fokussierten PoC implementieren wir die risikoreichsten Systemkomponenten und validieren die Tauglichkeit unseres Ansatzes. Gerade im AI-Kontext ist es ohne PoC schwer vorherzusagen ob Modellwahl, Kontextaufbereitung, Retrieval-Strategien und Agent-Designs ausreichend gut funktionieren werden.
03
Entwicklung und produktiver Aufbau
Während der Implementierung, erweitern wir Komponenten schrittweise und behalten Latenz, Kosten, Datenschutz und Integrationsfähigkeit im Auge. Wir prüfen laufend mit realen Testszenarien auf wichtige Qualitätsaspekte, wie z.B. Robustheit, Wartbarkeit oder erklärbares Verhalten.
04
Betrieb und Weiterentwicklung
Wir etablieren Monitoring-, Feedback- und Retraining-Prozesse, um Modell- und Systemverhalten langfristig zu beobachten. So bleibt das System kontrollierbar, erweiterbar – und lernfähig.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Verwenden Sie das Kontaktformular oder senden Sie Stefan Toth eine E-Mail.

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