LLMs eingebunden in
Systeme, die bereits laufen
Wir integrieren Sprachmodelle dort, wo sie echte Arbeit abnehmen: Retrieval über Ihre eigenen Dokumente, Automatisierung von Warteschlangen, die heute jemand manuell abarbeitet, und Inferenz, die Sie selbst hosten können, wenn die Daten Ihren Perimeter nicht verlassen dürfen.
AI-Engineering-Leistungen
Die Modellwahl ist die kleinste Entscheidung auf der Liste. Die eigentliche Arbeit liegt in der Retrieval-Qualität, der Validierung der Ausgaben und darin, was bei einem fehlgeschlagenen Aufruf passiert.
LLM-Integration in bestehende Systeme
Modellaufrufe, eingebunden in die Software, die Sie bereits betreiben — CRM, ERP, Ticketing, interne Portale — hinter einer Servicegrenze, mit Retries, Kostenerfassung und Fallback-Pfad, wenn der Provider ausfällt.
RAG-Pipelines über Ihre eigenen Daten
Ingestion, Chunking, Embeddings und Retrieval, abgestimmt auf Ihre Dokumentstruktur. Antworten nennen ihre Quelle, und der Index lässt sich jederzeit aus den Originaldateien neu aufbauen.
Dokumenten- und Textautomatisierung
Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung und Normalisierung von Dokumenten, die heute durch eine manuelle Warteschlange laufen. Strukturierte Ausgaben werden gegen ein Schema validiert, bevor sie in Ihre Datenbank gelangen.
Workflow-Automatisierung
Mehrstufige Prozesse, in denen das Modell die Bewertung übernimmt und deterministischer Code alles Übrige. Jeder Schritt ist beobachtbar, wiederholbar und umkehrbar.
Prompt Engineering und Fine-tuning
Prompt-Versionierung, Evaluationssets und Regressionstests, bevor eine Änderung ausgeliefert wird. Fine-tuning nur dort, wo Prompting und Retrieval wirklich an ihre Grenzen stoßen.
Self-hosted Inferenz
Open-Weight-Modelle wie Llama und Mistral auf Ihrer eigenen Hardware oder im privaten Cluster — für Workloads, bei denen Daten den Perimeter nicht verlassen dürfen.
Modelle, Retrieval & Hosting
Provider sind bewusst austauschbar — die Integrationsschicht stammt von uns, ein Modellwechsel ist daher eine Konfigurationsänderung und kein Umbau.
Was unter der Haube läuft
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards
Verwandte Kompetenzen
Sie haben einen Prozess, der keine manuelle Warteschlange brauchen sollte?
Beschreiben Sie den Ablauf, die betroffenen Daten und die Stelle, an der es aktuell hakt. Wir melden uns mit einem konkreten Integrationsplan und einer ehrlichen Einschätzung, was ein Modell übernehmen kann und was nicht.