Generative KI-Entwicklung: LLM-Integration, Retrieval-Architekturen und Evaluation — von der Idee zur belegbaren Anwendung auf Ihren Daten.
Ein beeindruckender Prototyp ist kein Produkt. Zwischen Demo und verlässlicher Anwendung liegt die eigentliche Arbeit.
Ohne Anbindung an Ihre Quellen und ohne Qualitätsmessung liefern Sprachmodelle überzeugend klingende, aber falsche Antworten. In regulierten Prozessen ist das ein echtes Risiko.
Generische Modelle kennen Ihre Daten nicht. Erst RAG über Ihre Quellen macht Antworten relevant und belegbar.
Personendaten in Eingaben oder Trainingsdaten brauchen klare Kontrolle, gemäss DSGVO und revDSG, auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz.
Ohne geprüfte Referenzdaten und Kennzahlen lässt sich Qualität nicht messen, und jede Änderung am Modell wird zum Blindflug.
Das grösste Modell ist selten das richtige. Ohne Abwägung von Kosten, Latenz und Qualität wird die Anwendung unwirtschaftlich.
Ein Prototyp ohne Integration, Überwachung und Leitplanken bleibt eine Demo und wird nie Teil Ihrer Systemlandschaft.
Wir bauen generative KI so, dass Antworten belegbar, messbar und datenschutzkonform sind, Schritt für Schritt bis in den Betrieb.
Wir schärfen den Anwendungsfall, wählen Modelle nach Kosten, Latenz und Qualität und legen die Anbindung an Ihre Quellen-Strategie fest.
Aufbau der Abruflogik über Ihre eigenen Quellen, mit Vektorspeicher und nachvollziehbarer Herkunft jeder Antwort.
geprüfte Referenzdaten, automatische Evaluation, Schutz vor Prompt Injection und Filter für sensible Inhalte und Personendaten.
Einbettung in Ihre Anwendungen, Monitoring, Kostenkontrolle und Rollout hinter Feature-Flags mit messbaren Kennzahlen.
Der KI Sprint baut auf Ihren eigenen Daten statt auf Beispieldaten — fixer Umfang, fixer Preis, Code und Hosting bei Ihnen.
KI Sprint ansehenEigene Assistenten und Textgenerierung, eingebettet in Ihre Produkte und Prozesse.
Antworten aus Ihren eigenen Wissensquellen, mit Zugriffskontrolle und belegbarer Herkunft.
Anpassung von Modellen an Ihr Fachgebiet und Ihren Ton, wo es Nutzen bringt. Sonst optimieren wir Eingaben und Abruflogik.
Verarbeitung von Text, Dokumenten und Bildern, etwa Extraktion, Klassifikation und Zusammenfassung.
Geprüfte Referenzdaten, automatische Bewertung und Regressionstests, damit die Qualität messbar und stabil bleibt.
Schutz vor Prompt Injection, Filter für sensible Inhalte und DSGVO-/revDSG-konforme Datenverarbeitung.
Generative KI scheitert selten am Modell und meistens an den Daten, der Bewertung und dem Betrieb. Dieses Vorgehen nimmt die drei Punkte in dieser Reihenfolge.
Wir wählen das passende Modell für Ihre Daten, Ihre Latenz und Ihre Kosten, nicht das mit der höchsten Partner-Marge.
Jede Anwendung kommt mit Testfällen und geprüften Referenzdaten. Qualität ist damit messbar statt Gefühlssache.
EU AI Act, DSGVO, revDSG und SOC 2 sind in Architektur und Betrieb verankert, auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz.
Überwachung, Kostenkontrolle, Versionierung und Rückfallpfad. Dieselbe Sorgfalt wie bei Ihren übrigen Anwendungen.
Ihr Team besitzt Prompts, Pipeline und Betriebshandbüchern. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in der Schweiz, Engineering-Teams in Indien mit Überlappung zur CET-Kernarbeitszeit für die tägliche Abstimmung.
Indem die Antworten aus Ihren eigenen Quellen kommen, mit Zitat- und Herkunftsnachweis und automatischer Prüfung gegen geprüfte Referenzdaten. Für kritische Prozesse kommt eine menschliche Freigabe dazu.
Selten zuerst. In den meisten Fällen bringen gute Eingaben plus Anbindung an Ihre Quellen mehr als ein feinabgestimmtes Modell, und das zu geringeren Kosten. Fine-Tuning setzen wir gezielt ein, wenn Domäne oder Ton es erfordern.
Nach Ihren Anforderungen. Wir bieten Architekturen mit Swiss- oder EU-Data-Residency, klare Trennung von Personendaten und DSGVO- und revDSG-konforme Verarbeitung, auf Wunsch ohne jedes Training auf Ihren Daten.
Durch Modellauswahl nach Anwendungsfall, Caching, Routing zwischen kleineren und grösseren Modellen sowie laufendes Monitoring. So bleibt die Anwendung wirtschaftlich.
Mit geprüfte Referenzdaten, automatischer Evaluation und Regressionstests bei jeder Modell- oder Prompt-Änderung. So werden Verbesserungen und Rückschritte sichtbar, bevor sie in Produktion gehen.
