LLMs eingebunden in
Systeme, die bereits laufen
Sprachmodelle in Systeme, die schon laufen — Abruf über Ihre Dokumente, Queues, die noch ein Mensch räumt, Inferenz, die Sie selbst hosten. Brief schicken. Angebot in 24 Stunden.
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
Legacy-Modernisierung mit AI-Unterstützung
Die meisten Operator-Systeme sind kein Greenfield. Assistenten beschleunigen Inventur, Characterisation-Tests und mechanische Refactors — Cut-over, Protokollsemantik und Datenintegrität bleiben in menschlicher Verantwortung.
Der Nutzen für den Kunden ist Tempo ohne eine zweite, erfundene Architektur. Kontextpakete und Regelsets halten jede Agenten-Session im Stack, der bereits produktiv läuft.
- Characterisation-Tests vor Verhaltensänderungen
- Seam-first Extraktion statt Big-Bang-Rewrites
- Protokoll- und Telemetriesemantik durch Domänen-Engineers
- Gemeinsame AI-Regeln, damit Assistenten den lebenden Code respektieren
KI in bestehenden Produkten
Brief schicken. Angebot in 24 Stunden.
Der Workflow, die Daten und wo er stockt. Innerhalb eines Werktags ein scoped Plan und eine ehrliche Schnittlinie.