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KI-Entwicklung &
LLM-Integration

RAG-Systeme, LLM-Integration, Custom AI Models und industrielle Datenanalyse — von der Strategie bis zur produktiven KI-Lösung. Mit Erfahrung aus Apple, Siemens und autonomen Systemen.

Unsere KI-Leistungen

Von Generative AI bis Industrial ML — wir decken das gesamte Spektrum ab.

LLM-Integration

GPT, Claude, Llama und Open-Source-Modelle in Ihre Geschäftsprozesse integrieren. API-Anbindung, Prompt Engineering und Workflow-Automatisierung.

RAG-Systeme

Retrieval-Augmented Generation für Ihre Unternehmensdaten. Wissensdatenbanken, Dokumentensuche und kontextbezogene KI-Antworten.

Custom AI Models

Maßgeschneiderte Modelle für Ihre Domäne. Fine-Tuning, Transfer Learning und spezialisiertes Training auf Ihren Daten.

Computer Vision

Bilderkennung, Objektdetektion und visuelle Inspektion für industrielle Anwendungen. PyTorch und State-of-the-Art-Architekturen.

Datenanalyse & ML

Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance. Klassisches Machine Learning bis Deep Learning.

KI-Strategie & Beratung

Use-Case-Identifikation, Machbarkeitsanalysen und Roadmapping. Wir finden die KI-Anwendungen mit dem größten Hebel.

Generative AI & LLM

Large Language Models verändern, wie Unternehmen mit Daten und Wissen arbeiten. Wir integrieren LLMs nahtlos in Ihre bestehenden Systeme — von intelligenten Chatbots über Dokumentenanalyse bis zur vollautomatischen Workflow-Steuerung.

  • RAG-Pipelines für Unternehmenswissen (Dokumente, Wikis, Datenbanken)
  • LLM-API-Integration (OpenAI, Anthropic, Open Source)
  • KI-Agenten & autonome Workflows
  • Prompt Engineering & Evaluierung
  • Fine-Tuning & domänenspezifische Modelle

Custom AI & Machine Learning

Nicht jedes Problem lässt sich mit einem LLM lösen. Wir entwickeln maßgeschneiderte Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen — von der vorausschauenden Wartung bis zur visuellen Qualitätskontrolle.

  • Zeitreihenanalyse & Predictive Maintenance
  • Anomalieerkennung & Mustererkennung
  • Computer Vision & Bilderkennung (PyTorch)
  • Log-Analyse & intelligente Klassifikation
  • Von klassischem ML bis Deep Learning

Daten-Pipeline & Infrastruktur

Jede KI ist nur so gut wie ihre Daten. Wir bauen die Pipeline von der Quelle bis zum Modell.

Datenerfassung

IoT-Sensoren, Embedded Systems, CAN-Bus, MQTT und REST. Daten direkt von Maschinen und Systemen erfassen.

Datenverarbeitung

ETL-Pipelines, Datenanreicherung und Feature Engineering. PostgreSQL, TimescaleDB, Redis und Vector-Datenbanken.

Visualisierung & KPIs

Dashboards, Echtzeit-Monitoring, Alerting und historische Analysen. Daten verständlich machen für jede Zielgruppe.

KI-Technologie-Stack

Bewährte Frameworks und Plattformen für produktionsreife KI-Lösungen.

LLM & GenAI

OpenAI / GPT Anthropic / Claude LangChain Llama / Open Source

ML & Deep Learning

PyTorch scikit-learn Hugging Face pandas / NumPy

Daten & Infrastruktur

PostgreSQL TimescaleDB Pinecone / pgvector AWS / Hetzner

Vom Use Case zur produktiven KI

1

Strategie

Use Cases identifizieren, Machbarkeit bewerten, ROI abschätzen

2

Daten

Datenquellen anbinden, Pipeline aufbauen, Qualität sichern

3

Prototyp

PoC entwickeln, Modell trainieren, Ergebnisse validieren

4

Produktion

Modell deployen, APIs bauen, in Systeme integrieren

5

Optimierung

Monitoring, Retraining, kontinuierliche Verbesserung

Häufig gestellte Fragen

Brauchen wir eigene Daten für ein KI-Projekt?

Nicht unbedingt. Für LLM-Integrationen und RAG-Systeme reichen oft vorhandene Dokumente und Wissensdatenbanken. Für Custom Models brauchen wir domänenspezifische Daten — aber wir helfen auch beim Aufbau der Datenerfassung, falls diese noch fehlt.

Cloud oder On-Premise für KI?

Beides ist möglich. LLM-APIs laufen typischerweise in der Cloud, aber für sensible Daten deployen wir auch Open-Source-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Wir finden die richtige Balance zwischen Leistung, Kosten und Datenschutz.

Wie lange dauert ein typisches KI-Projekt?

Ein LLM-basierter PoC kann in 2–4 Wochen stehen. Custom Models brauchen typischerweise 2–3 Monate inkl. Datenaufbereitung und Training. Wir starten immer mit einem schnellen Prototyp, um den Mehrwert früh zu validieren.

Was kostet KI-Entwicklung?

Das hängt stark vom Scope ab. Eine LLM-Integration kann bei einem überschaubaren Budget starten, während ein vollständiges ML-System mit Datenerfassung und Modelltraining ein größeres Investment erfordert. Wir beraten ehrlich, welcher Ansatz den besten ROI liefert.

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Bereit für den nächsten Schritt?

Lassen Sie uns gemeinsam Ihr Automatisierungsprojekt voranbringen.

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