Ihre eigene private KI, für Sie eingerichtet und betrieben, damit Ihre Daten bei Ihnen bleiben.
Für Unternehmen, die keine Dokumente an externe KI-Dienste senden dürfen. Wir installieren ein offenes KI-Modell auf Ihren eigenen Servern oder in Ihrer privaten Cloud, damit Ihr Team KI zum Entwerfen, Zusammenfassen und für Fragen nutzt, ohne dass etwas Ihr Netzwerk verlässt.
Für Unternehmen, deren KI auf ihre eigene Art schreiben oder klassifizieren soll. Wir bauen einen wiederholbaren Prozess, der Ihre Beispieldaten in ein individuell trainiertes Modell verwandelt, das vor jeder neuen Version mit zurückgehaltenen Beispielen getestet wird.
Für Unternehmen mit vielen Dokumenten, die Mitarbeitende oder Kunden durchsuchen. Wir bauen eine KI, die Ihre Dokumente liest und Fragen mit Verweis auf die genaue Quelle beantwortet, getestet mit Ihren eigenen echten Fragen.
Wir bauen eine versionierte Evaluationssuite, die jede Modell- oder Prompt-Änderung vor der Auslieferung anhand eines Golden Datasets bewertet und Regressionen automatisch erkennt. Die Ergebnisse werden im Zeitverlauf verfolgt, sodass Sie die Qualitätsentwicklung über Releases hinweg sehen.
Wir bauen eine vorgeschaltete Schicht, die Namen, E-Mail-Adressen, Kartennummern, Gesundheitskennungen und benutzerdefinierte Entitäten erkennt und schwärzt, bevor Text ein Modell oder ein Log erreicht. Schwärzungen lassen sich bei entsprechender Berechtigung über einen sicheren Tresor rückgängig machen, sodass nachgelagerte Systeme weiterhin funktionieren.
Für Unternehmen mit KI-Funktionen, die Belege wollen, dass eine Version besser ist als eine andere. Wir bauen Experimente, die echten Traffic auf Prompt- oder Modellversionen aufteilen und echte Geschäftsergebnisse messen.
Für App-Anbieter, deren KI schnell, offline oder privat funktionieren muss. Wir verkleinern ein Modell und bauen es in Ihre Smartphone-App, Browser-App oder Ihr Gerät ein, sodass es ohne Server läuft.
Für Teams, deren KI zu wenige Beispiele seltener Fälle hat. Wir bauen eine Pipeline, die realistische erfundene Beispiele erzeugt, sie mit Ihren echten Daten abgleicht und festhält, was erzeugt wurde und warum.
Wir bauen eine Validierungsschicht, die bei jeder Modellantwort das Schema durchsetzt, unsichere oder richtlinienwidrige Inhalte blockiert und die faktische Fundierung prüft, bevor die Antwort einen Nutzer erreicht. Fehlerhafte Ausgaben werden automatisch korrigiert oder neu erzeugt, statt ausgeliefert zu werden.
Wir bauen einen Feedback-Kreislauf, der Daumen-Bewertungen, Korrekturen und Auswahlentscheidungen der Nutzer erfasst und in DPO/RLHF-Trainingssignale umwandelt, um das Modell schrittweise an Ihre Nutzer anzupassen. Jeder Zyklus wird an einem zurückgehaltenen Datensatz gemessen, um echte Verbesserungen zu bestätigen.
Wir richten eine automatisch skalierende GPU-Infrastruktur ein, die bei Last Kapazität hochfährt und im Leerlauf herunterfährt, mit Warteschlangen und Prioritätsklassen. Trainingsjobs und Inferenz teilen sich den Pool effizient, sodass Sie nicht mehr für ungenutzte Beschleuniger bezahlen.
Für Unternehmen, die eigene KI-Modelle auf teuren Servern betreiben. Wir optimieren die Bereitstellung Ihrer Modelle, sodass dieselbe Hardware mehr Anfragen schneller bearbeitet, und messen vorher und nachher.
Wir setzen einen Grounding-Prüfer ein, der jede generierte Aussage mit ihren Quellpassagen abgleicht und nicht belegte Aussagen markiert oder blockiert. Er bewertet die Faktentreue in Echtzeit und kann eine Neugenerierung erzwingen, wenn die Antwort abdriftet.
Wir destillieren das Verhalten eines großen Modells in ein kleines, günstiges Modell, das zu einem Bruchteil der Kosten läuft und dabei den Großteil der Qualität für Ihre Aufgabe behält. Wir erzeugen Ausgaben des Lehrermodells, trainieren das Schülermodell und weisen nach, dass der Qualitätsunterschied akzeptabel ist.
Wir binden eine KI-Funktion – Zusammenfassung, Entwurfserstellung, Suche oder Klassifizierung – direkt in Ihre bestehende App ein, mit sauberer Authentifizierung, Ratenbegrenzung, Fehlerzuständen und Analytics. Sie wird als Produktionscode in Ihrem Stack ausgeliefert, nicht als Demo.
Wir bauen eine Abwehrschicht, die Prompt-Injection- und Jailbreak-Versuche erkennt und unschädlich macht, die in Nutzereingaben oder abgerufenen Dokumenten versteckt sind. Sie isoliert nicht vertrauenswürdige Inhalte, entfernt Anweisungen und blockiert Tool-Missbrauch, bevor Schaden entsteht.
Für Unternehmen, die KI-Funktionen einführen oder ausbauen. Wir simulieren viele gleichzeitige Nutzer auf Ihrer KI und zeigen, wie schnell sie antwortet, wo sie versagt und welche Kapazität Sie für Wachstum brauchen.
Wir setzen ein Monitoring ein, das die Verteilung der Eingaben und die Qualität der Ausgaben im Zeitverlauf beobachtet und warnt, wenn das Modell von seiner Trainingsbasis abzudriften beginnt. Es unterscheidet Data Drift von Concept Drift, sodass Sie wissen, ob Sie neu trainieren oder den Ansatz überdenken sollten.
Für Teams, die eigene Modelle trainieren und betreiben. Wir bauen einen Feature Store, damit dieselben Datendefinitionen sowohl das Training als auch Live-Vorhersagen speisen, und beenden so Abweichungen, die Modelle unbemerkt verschlechtern.
Wir bauen eine Pipeline, die Modelle effizient über Millionen von Datensätzen laufen lässt, mit Checkpointing, Wiederholungsversuchen und Kostenkontrollen. Große Scoring-Jobs laufen über Nacht und setzen nach einer Unterbrechung sauber wieder auf.
Wir richten schrittweise Modell-Rollouts ein, die einen kleinen Teil des Traffics an eine neue Version senden, Qualitäts- und Fehlerkennzahlen beobachten und anhand der Zahlen automatisch übernehmen oder zurückrollen. Schlechte Modelle erreichen nie alle Ihre Nutzer.
Für Unternehmen, deren KI-Suche wegen Fachbegriffen danebenliegt. Wir trainieren das Suchmodell mit Ihren Begriffen und Beispielen, damit es die richtigen Dokumente findet, und messen die Verbesserung gegenüber dem Standardmodell.
Wir bauen eine Gedächtnisschicht, die den Gesprächsverlauf speichert, zusammenfasst und abruft, sodass sich Ihr Assistent sitzungsübergreifend an Nutzer erinnert, ohne das Kontextfenster zu sprengen. Sie wägt durch gestufte Zusammenfassung Erinnerungsvermögen gegen Kosten ab.
Für Softwareunternehmen, die KI-Funktionen für viele Geschäftskunden einführen. Wir bauen ein Backend, das die Daten jedes Kunden strikt trennt, ihre Nutzung misst und Ihnen erlaubt, Limits und Modelle je Tarif festzulegen.