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.
Wir setzen einen Dienst ein, der Token- und Anfragelimits je Nutzer, Team und Tarif durchsetzt, mit kontrollierter Leistungsreduzierung und klaren Rückmeldungen zum Kontingent. Er schützt Ihr Budget und verhindert, dass ein einzelner Client alle anderen ausbremst.
Wir bauen und betreiben einen auf Ihre Richtlinien abgestimmten Moderationsklassifikator, der toxische, unsichere oder richtlinienwidrige Inhalte in Texten oder Bildern in großem Umfang markiert. Er wird mit einer Prüfwarteschlange und fortlaufendem Nachtraining anhand der Entscheidungen der Moderatoren ausgeliefert.
Wir implementieren eine ASR-Pipeline mit Sprechertrennung, Zeitstempeln und Abstimmung auf das Fachvokabular, die Anrufe und Besprechungen, die mit Hinweis an die Teilnehmenden aufgezeichnet wurden, genau transkribiert. Sie läuft auf Ihrer Infrastruktur, sodass Aufnahmen nie Ihre Kontrolle verlassen.
Für Onlineshops und Content-Seiten, die allen dieselben Artikel zeigen. Wir bauen eine Empfehlungs-Engine, die aus Surf- und Kaufverhalten lernt, um jedem Besucher die passenden Produkte vorzuschlagen, ergänzt um Ihre Geschäftsregeln.
Für Unternehmen, die wissen wollen, wann etwas Merkwürdiges passiert: ein Umsatzeinbruch, eine Zahlungsspitze, eine Welle von Systemfehlern. Wir setzen ein Modell ein, das lernt, wie das Normale aussieht, und Sie auf echte Anomalien hinweist, nicht auf Rauschen.
Wir erstellen eine adversariale Testsuite, die Ihre KI automatisch auf Jailbreaks, Datenabfluss, Bias und Richtlinienverstöße prüft und bei jedem Release erneut ausgeführt wird. Die Befunde enthalten Schweregrad, Reproduktionen und Hinweise zur Behebung.
Für Unternehmen, deren Fragen das Verknüpfen von Fakten aus vielen Datensätzen erfordern. Wir kombinieren eine Karte der Verbindungen zwischen Ihren Personen, Firmen, Produkten und Dokumenten mit der Dokumentensuche, damit die KI mehrstufige Fragen beantwortet.
Wir bauen Retrieval und Generierung über Bilder und Text, sodass Nutzer Diagramme, Screenshots, Produktfotos und Dokumente gemeinsam durchsuchen können. Bilder werden zusammen mit ihrem umgebenden Text eingebettet, abgerufen und ausgewertet.
Für Unternehmen, die individuelle KI pro Kunde oder Aufgabe anbieten. Wir richten einen Betrieb ein, in dem ein Basismodell viele kleine individuelle Erweiterungen austauscht, sodass jeder Kunde seine eigene angepasste Version ohne eigenen Server erhält.
Wir verkleinern Ihr Modell durch Pruning, Quantisierung und strukturierte Kompression, damit es in engere Speicher- und Kostenbudgets passt, und messen dabei bei jedem Schritt den Qualitätsverlust. Sie erhalten das kleinste Modell, das Ihre Qualitätsanforderungen noch erfüllt.
Für Standorte, die Daten vollständig offline halten müssen: Fabriken, Labore, private Archive. Wir liefern ein komplettes KI-System, das ganz ohne Internet läuft: das Modell, die Dokumentensuche und einen Chat-Bildschirm, aktualisiert nur über signierte Offline-Pakete.
Für Softwareteams, die mehrere Apps mit ihrem KI-Backend verbinden. Wir bauen eine typisierte Code-Bibliothek mit eingebauten Wiederholungen, Streaming, Anmeldung und Fehlerbehandlung sowie Dokumentation und Beispielen in den Sprachen, die Ihr Team nutzt.
Für Unternehmen, deren KI-Suche ihrem Demo-Aufbau entwachsen ist. Wir verlagern Ihre Suchdatenbank in ein Produktionssetup, das Wachstum und Ausfälle verkraftet, mit einer Umstellung ohne Ausfallzeit.
Wir bauen ein Harness, das Prompts programmatisch gegen Ihr Eval-Set sucht und optimiert und Prompt Engineering als messbares Optimierungsproblem behandelt. Es konvergiert zu Prompts, die handgeschriebene übertreffen.
Für Teams, die KI-Ergebnisse in großem Umfang bewerten müssen. Wir bauen einen KI-Richter, der Antworten nach Ihrem Bewertungsraster beurteilt, und gleichen ihn mit menschlichen Bewertungen ab, damit Sie seinen Noten vertrauen können.
Für Unternehmen, deren Chatbot Kunden frustriert, wenn er nicht weiterkommt. Wir bauen einen Chatbot, der aus Ihren Inhalten antwortet und das Gespräch mit vollem Kontext an eine Person übergibt, wenn er unsicher ist oder der Kunde es verlangt.
Wir erstellen einen sorgfältig kuratierten Golden-Testdatensatz für Ihre KI-Aufgabe mit ausgewogener Abdeckung, Expertenlabels und entschiedenen Grenzfällen. Er wird zur Ground Truth, gegen die jede Evaluierung und jeder Regressionstest läuft.
Für Unternehmen, deren KI-Suche veraltet oder jede Nacht ein Vermögen für den Neuaufbau kostet. Wir bauen eine Pipeline, die nur aktualisiert, was sich geändert hat, mit Prüfungen, dass die Suche konsistent bleibt.
Wir instrumentieren Ihre KI-Infrastruktur, um GPU- und Token-Ausgaben Teams, Features und Kunden zuzuordnen, und machen Verschwendung wie ungenutzte GPUs und überdimensionierte Modelle sichtbar. Sie erhalten ein laufendes Kostenbild und konkrete Einsparmaßnahmen.
Für Technikteams, die ihre Software bereits auf Kubernetes betreiben und nun eigene KI-Modelle bereitstellen müssen. Wir richten ein Modell-Serving ein, das bei steigendem Datenverkehr hochskaliert, bei Ruhe herunterskaliert und neue Modellversionen sicher ausrollt.
Wir bauen eine Schicht, die die Modellausgabe auf ein striktes JSON-Schema oder eine Grammatik beschränkt, damit nachgelagerter Code nie an fehlerhaften Antworten scheitert. Ungültige Ausgaben werden bereits bei der Generierung eingeschränkt oder repariert und erneut validiert.
Wir bauen eine Pipeline, die nahezu doppelte Inhalte nach Bedeutung und nicht nur nach exaktem Text findet und entfernt und so Trainingsdatensätze und Wissensdatenbanken von Redundanz bereinigt. Sie clustert ähnliche Einträge und behält jeweils den besten Vertreter.
Wir trainieren einen individuellen Cross-Encoder-Reranker auf Ihren Klick- und Relevanzdaten, damit das Ranking widerspiegelt, was Ihre Nutzer tatsächlich nützlich finden. Vor der Auslieferung messen wir die NDCG-Verbesserung gegenüber generischen Rerankern.
Wir setzen ein Gateway ein, das mehrere Modellanbieter hinter einer API vereint – mit automatischem Failover, Lastverteilung und anbieterunabhängigen Schlüsseln. Wenn ein Anbieter nachlässt oder Sie per Rate-Limit drosselt, wird der Traffic nahtlos umgeleitet.