AI Transformation
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LLM Integration & RAG
Entwicklung skalierbarer KI-Architekturen – von RAG-Pipelines über Agent-Systeme bis zu kompletten MLOps-Plattformen.
✓ Was wir bieten
✓ RAG Pipeline Design & Implementierung
✓ LLM Integration & Orchestration
✓ AI Agent Entwicklung
✓ MLOps Plattform Setup
✓ Vector Database Architecture
✓ Prompt Engineering & Optimization
✓ Model Evaluation & Benchmarking
✓ Scalable AI Infrastructure
Von der Idee zur produktionsreifen AI
Eine gute AI-Lösung braucht mehr als ein API-Call zu ChatGPT. Wir designen und bauen Architekturen, die skalieren, zuverlässig sind und echten Business-Wert liefern.
Unsere Architektur-Patterns
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Der Gold-Standard für Enterprise AI – LLMs mit eigenem Wissen anreichern:
- Document Processing Pipelines
- Chunking & Embedding Strategies
- Vector Database Selection & Tuning
- Hybrid Search (Semantic + Keyword)
- Re-Ranking & Filtering
AI Agents
Autonome Systeme, die komplexe Aufgaben selbstständig lösen:
- Tool-Use & Function Calling
- Multi-Step Reasoning
- Memory & Context Management
- Human-in-the-Loop Integration
MLOps
Machine Learning in Produktion betreiben:
- Model Registry & Versioning
- Automated Training Pipelines
- A/B Testing & Experimentation
- Model Monitoring & Drift Detection
- Feature Stores
Technologie-Stack
| Layer | Enterprise | Open-Source |
|---|---|---|
| LLM | OpenAI GPT-4, Azure OpenAI | Llama, Mistral, Ollama |
| Orchestration | Azure AI, Vertex AI | LangChain, LlamaIndex |
| Vector DB | Azure AI Search, Vertex Vector | Qdrant, Milvus, Chroma |
| Automation | Power Automate, Logic Apps | N8N, Prefect |
| MLOps | Azure ML, Vertex AI | MLflow, Kubeflow |
Unser Architektur-Prozess
- Requirements Workshop – Verstehen, was Sie erreichen wollen
- Architecture Design – Technologie-Auswahl, Komponenten-Design
- Proof of Concept – Schnell validieren, bevor wir skalieren
- Production Build – Robuste, skalierbare Implementierung
- Handover & Enablement – Ihr Team befähigen