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Produktions-RAG-Architektur mit BGE-M3 und Qdrant
Hybride Dense- und Sparse-Suche, Reranking und Beobachtbarkeit der Antwortqualität ohne PII-Leck.
Durchsuchen Sie Fachartikel, Implementierungsleistungen, Produktions-Engines, Glossarbegriffe, FAQ und interaktive Rechner an einem Ort.
Hybride Dense- und Sparse-Suche, Reranking und Beobachtbarkeit der Antwortqualität ohne PII-Leck.
Wie man lokale vLLM-Modelle mit dem OpenClaw-Gateway, PII-Maskierung und automatischem Fallback kombiniert.
Wir beginnen mit einem Festpreis-Pilotprozess; der typische ROI wird in 2-4 Monaten erreicht.
Ja: wir nutzen PII-Maskierung vor der Cloud, Zero-Retention-Modi, lokale BGE-M3-Embeddings und Human-Gates.
Prüfen Sie die Sichtbarkeit Ihrer Domain für KI-Antwortmaschinen, JSON-LD-Strukturdaten und llms.txt.
Schätzen Sie GPU-Speicherbedarf (VRAM), Token-Durchsatz und vergleichen Sie Self-Hosting mit Cloud-APIs.
Berechnen Sie eingesparte Stunden, Implementierungskosten und Amortisationsmonat für Ihr Team.
Vergleichen Sie die 3-Jahres-Gesamtkosten (TCO) zwischen Cloud-LLM-APIs und eigenen GPU-Clustern inklusive Break-even-Monat.
Ordnen Sie Ihren KI-Anwendungsfall den Risikostufen der EU-Verordnung 2024/1689 zu und erstellen Sie eine Compliance-Checkliste.
Ein selbst gehosteter Dienst für Embeddings und semantische Suche mit Dashboard und vollständiger Beobachtbarkeit des Retrievals.
Ein Gedächtnis- und Wissenspanel für Agenten: RAG-Q&A über Ihr Firmenwissen, mit Hunderten von Endpoints und BGE-M3-Suche.
Autonome Plattform für Code-Audit, Sicherheitsscans und Selbstreparatur. Adversarische Multi-Agenten-Verifikation, 4 SARIF-2.1.0-Scanner und sichere Behebungssitzungen in isolierten Git-Branches.
Eine Pipeline, die unübersichtliche Dokumente: PDFs, Scans, Fotos, DOCX, in strukturierte, überprüfbare Daten verwandelt: jedes Feld mit Verweis auf die Quellstelle und einem Konfidenz-Schwellenwert.
Ein vollständiges Immobiliensystem: ein Monorepo, mehrere Apps, CRM-Sync, Task-Queues sowie die Veröffentlichung von Angeboten und Visualisierungen.
Ein Evaluations-Harness für LLM-/RAG-Systeme: ein Golden Set, automatische Metriken, ein an menschlichen Labels kalibrierter LLM-as-Judge und ein Regressions-Gate, das ein Deployment bei Qualitätsabfall blockiert.
Ein kontrollierter Einstiegspunkt für jeden LLM-Aufruf: Modell-zu-Aufgabe-Routing, PII-Maskierung vor dem Modell, Input- und Output-Guardrails, Budgets pro Mandant und ein vollständiges Audit-Log.
Lead-Generierung und -Scoring auf Basis echter Daten: Beschaffung, Deduplizierung, Anreicherung und automatisierte Kampagnen.
Ein Gateway für Ihren gesamten LLM-Traffic: Routing zwischen Modellen, eine Skills-Bibliothek und Agenten, über einen einzigen auditierbaren Einstiegspunkt.
Ihr eigenes System zur Überwachung von Rankings und Sichtbarkeit: in Google und in Modellantworten. FastAPI + PostgreSQL, mit vollständiger Historie.
Ein telefonischer Sprachagent, verankert in Ihrer Wissensbasis (RAG): Er nimmt Routineanrufe entgegen, bucht Termine und übergibt schwierige Fälle mit vollem Kontext an einen Menschen.
Optimierung von Inhalten und strukturierten Daten für die Zitierbarkeit in KI-Modellantworten.
Architektur, die das Abrufen aus einer geprüften Wissensdatenbank mit der Antwortgenerierung durch ein LLM verbindet.
Bereitstellung von LLM-Modellen auf eigener Hardware mit vLLM, TensorRT-LLM, Kubernetes und DSGVO-Konformität.
Wir entwerfen Multi-Agenten-Workflows mit LangGraph und MCP inklusive Human-Gate-Aufsicht und Audit-Trail.