LLM-Anwendungen
Produktionsreife Assistenten, Copiloten und Generierungssysteme für reales Nutzerverhalten.
KI entwickeln, die derRealitätstandhält, messbar ist und betrieben werden kann.
Produktionsreifes KI Engineering für LLM-Anwendungen, RAG, Agenten, Evals, Observability, LLMOps, Sicherheit und private Deployments.
- Für Ihren Stack entwickelt
- Vor dem Release evaluiert
- In Produktion beobachtbar
- Im Besitz Ihres Teams
Was produktionsreif hier bedeutet
Sie bekommen ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen — und nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
RAG- und Wissenssysteme
Retrieval mit Berechtigungen, Aktualität, Quellenangaben und klaren Grenzen des Wissensbestands.
Agenten und Orchestrierung
Begrenzte Agenten mit Tools, Freigaben, Zustand, Wiederholungen und definierten Abbruchwegen.
Evals und Tests
Datensätze, Scorecards, Regression Gates und menschliche Prüfung für nicht deterministisches Verhalten.
KI-Observability
Prompts, Retrieval, Tool Calls, Latenz, Kosten, Fehler und Nutzerergebnisse vollständig verfolgen.
LLMOps
Versionierte Prompts, kontrollierte Releases, Fallbacks und Modellwechsel ohne Blindflug.
Private KI-Bereitstellung
Architektur und Deployment passend zu Datensensibilität, Kontrolle und Compliance-Anforderungen.
Von unsicher zu verlässlich
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Verhalten zuerst
Nutzerergebnis und Fehlergrenze definieren, bevor Modell oder Framework gewählt werden.
Evidenz vor Skalierung
Eval-Daten und Produktions-Traces aufbauen, bevor Unsicherheit zu Vorfällen wird.
Ownership by Design
Code, Kontrollen, Dokumentation und Betriebspraxis bleiben in Ihrem Team.
Zeigen Sie uns, was Sie gebaut haben.
Bringen Sie den aktuellen Build, den Workflow oder das Produktionsproblem mit. Wir entwickeln den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.