Services / KI
Künstliche Intelligenz, die in Produktion geht.
Wir bauen LLM-Anwendungen, Retrieval-Systeme und ML-Pipelines, die dem echten Traffic standhalten – instrumentiert, evaluiert und betrieben. Demos sind einfach; wir liefern die Version, die trägt.
Unser Ansatz
Evals vor Features.
Die meisten KI-Projekte stocken, weil niemand sagen kann, ob sie besser geworden sind. Wir starten mit einem messbaren Ergebnis, bauen zuerst das Evaluations-Framework und liefern erst dann Features dagegen aus. Retrieval, Agents und Fine-Tuning sind Mittel – das Eval ist der Vertrag.
- 01Ergebnis und Eval definiert, bevor die erste Zeile Modellcode entsteht
- 02Retrieval und Grounding statt reiner Generierung
- 03Human-in-the-Loop, wo viel auf dem Spiel steht
- 04Kosten- und Latenzbudgets als feste Größen
Leistungen
Was wir bauen.
LLM- & Agent-Anwendungen
Assistenten und Agents mit Budgets, Allowlists und einem Menschen im Prozess, wo es darauf ankommt.
Retrieval-Augmented Generation
Antworten, die in Ihren Dokumenten verankert sind – jede Aussage führt zu einer zitierten Quelle.
Semantische & hybride Suche
Hybrides Retrieval mit Reranker, das bewertete Passagen liefert, noch bevor ein Wort generiert wird.
Document Intelligence
Konfidenzwert pro Feld bei jeder Extraktion: niedrige Werte gehen in die Prüfung, der Rest läuft direkt durch.
Computer Vision
Modelle, die Bilder und Videos lesen – von Klassifikation und Objekterkennung bis zu OCR auf gescannten Dokumenten.
ML-Pipelines & Training
Trainingsläufe von der Datenaufnahme bis zum Canary-Deployment, abgesichert durch ein Eval, das vor der Freigabe bestehen muss.
MLOps & Evaluations-Harnesses
Golden Sets, Regression Gates in der CI und täglich gesampelte Online-Evals.
Model Serving & Inferenz
Produktive Inferenz, von Tag eins an auf Kosten, Latenz und Qualität instrumentiert.
Im Einsatz
Vier weitere Screens aus der Arbeit.
Echte Produktoberfläche, gezeigt mit Demodaten.
So arbeiten wir
Vom Prompt zum betriebenen Modell.
- 01
Rahmen
Wir definieren das Ergebnis, das Eval, das es misst, und den kleinsten Ausschnitt, der sich auszuliefern lohnt.
- 02
Fundament
Retrieval, Datenpipelines und Guardrails – damit das Modell aus Ihrer Realität antwortet.
- 03
Ausliefern
Produktive Inferenz, von Tag eins an auf Kosten, Latenz und Qualität instrumentiert.
- 04
Betreiben
Wir beobachten die Evals in Produktion und härten gegen Drift ab – und übergeben dann oder betreiben gemeinsam mit Ihnen.
Ergebnisse
Was die Arbeit bringt.
Zahlen aus KI-Systemen, die wir heute in Produktion betreiben.
1M+
Verarbeitete Dokumente
92%
Straight-Through-Processing
8
Eval-Suites in der CI
24/7
Betriebene Inferenz
Produkte
KI als Produkt.
KI Geld ausgeben lassen – innerhalb Ihrer Grenzen
Budgets, Händler-Allowlists, Freigabeschwellen und ein Kill-Switch – agentische Zahlungen unter menschlicher Kontrolle.
Jede Aktion protokolliert
Fallstudie ansehenBetriebDas Backoffice hinter jedem Frontend
Kunden-360-Ansichten, Ops-Queues und beide Geldwege auf einer Oberfläche – jede privilegierte Aktion mit Begründungspflicht und auditiert.
Eine Konsole, der ganze Betrieb
Fallstudie ansehenEin KI-System zu bauen?
Sagen Sie uns, welches Ergebnis Sie bewegen wollen. Wir melden uns mit einem Eval, einer Architektur und einem Plan.