KI und intelligente Automatisierung

KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sie scheitern an allem drumherum: Antworten in echten Daten zu verankern, zu messen, ob das Ergebnis tatsächlich stimmt, und die Kosten planbar zu halten. Wir bauen die Teile, die eine KI-Funktion kundentauglich machen.

Was dazugehört

• KI-Funktionen im Produkt

  Assistenten, Zusammenfassungen, semantische Suche und Klassifikation, in Ihr Produkt eingebaut — mit Auswertung und Kostenkontrolle statt einer Demo, die abdriftet.

• Agenten und Prozessautomatisierung

  Mehrstufige Automatisierung über Ihre eigenen Systeme und Daten, mit menschlicher Freigabe an den Stellen, an denen ein Fehler teuer wird.

• Data Engineering und Retrieval

  Pipelines, Speicherung und Retrieval-Augmented Generation, damit Antworten auf Ihren Daten beruhen und ihre Herkunft belegen.

Was Sie bekommen

• Antworten, die auf Ihren eigenen Daten fußen — mit sichtbarer Quelle
• Auswertung, die in der CI läuft: Qualität wird gemessen statt gehofft
• Token-Kosten, die pro Funktion budgetiert und beobachtbar sind

Typischer Stack

Modelle und SDKs

OpenAIAzure OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiVercel AI SDKModel Context Protocol

Retrieval und Verankerung

pgvectorEmbeddingsHybrid searchRAG pipelines

Datenaufnahme

PDF & document parsingCSV and ETLConvexWebhooks

Auswertung und Kostenkontrolle

Eval harnesses in CIPrompt versioningToken budgetingGuardrails

Sprachen

TypeScriptPython