LLM-Anwendungen
Web-Anwendungen und interne Werkzeuge rund um ein Sprachmodell – von der Oberfläche bis zur Prompt- und Datenebene.
KI & Machine Learning
Große Sprachmodelle, eingesetzt für echte Geschäftsaufgaben.
Wir bauen Werkzeuge auf GPT, Claude, Llama und anderen Modellen, die neben Ihren Mitarbeitenden lesen, formulieren und zusammenfassen – bewertet an Ihren eigenen Beispielen, bevor sich jemand darauf verlässt.
Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT, Claude, Gemini und Llama können Texte lesen, schreiben, zusammenfassen und durchdenken. Damit eignen sie sich für Arbeit, die bisher für jeden einzelnen Vorgang einen Menschen brauchte: Antworten entwerfen, Felder aus Verträgen ziehen, lange Berichte zusammenfassen, Notizen in strukturierte Datensätze überführen oder Fragen zu Ihren eigenen Dokumenten beantworten.
Schwierig ist nicht der Aufruf des Modells – schwierig ist es, die Ergebnisse verlässlich zu machen. Wir gestalten die Prompts, den Datenfluss und die Prüfungen rund um das Modell, messen die Qualität an Ihren echten Beispielen, halten die Kosten kalkulierbar und wählen je nach Datenschutzanforderungen zwischen gehosteten APIs und selbst betriebenen offenen Modellen.
Generative KI & LLM-Lösungen
Web-Anwendungen und interne Werkzeuge rund um ein Sprachmodell – von der Oberfläche bis zur Prompt- und Datenebene.
Strukturierte Daten aus Rechnungen, Verträgen, Formularen und Berichten gewinnen – mit Konfidenzprüfung und menschlicher Kontrolle.
Werkzeuge, die E-Mails, Beschreibungen, Berichte und Antworten in Ihrem Ton entwerfen, damit ein Mensch sie prüft und versendet.
Assistenten, die Ihrem Team beim Suchen, Zusammenfassen und Handeln in den gewohnten Werkzeugen helfen.
Das passende Modell für Kosten, Geschwindigkeit und Datenschutz wählen – und offene Modelle feinabstimmen, wenn Prompting nicht ausreicht.
Testdatensätze, automatische Qualitätsbewertung, Inhaltsfilter und Rückfallebenen, damit die Ausgabequalität gemessen und nicht vermutet wird.
Technologie
Wir nutzen API-Anbieter mit Geschäftsbedingungen, die ein Training auf Ihren Daten ausschließen – oder betreiben Open-Source-Modelle auf einer Infrastruktur unter Ihrer Kontrolle, wenn Daten Ihre Umgebung nicht verlassen dürfen.
Wir verankern Antworten in Ihren eigenen Daten (siehe RAG), geben das Ausgabeformat vor, ergänzen automatische Prüfungen und behalten eine menschliche Kontrolle, wo Fehler teuer sind. Die Qualität wird vor dem Start an einem Testdatensatz gemessen.
Die Betriebskosten hängen von Nutzung und Modellwahl ab. Wir schätzen die Kosten pro Anfrage schon in der Konzeption und setzen auf Caching und kleinere Modelle, wo sie gut genug sind, damit die Rechnung planbar bleibt.
Nächster Schritt
Eine kostenlose 30-minütige Beratung mit einem Ingenieur — unverbindlich, Antwort innerhalb eines Werktags.
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