LLM-Entwicklungsdienste für intelligente Automatisierung

Wir minimieren Halluzinationen, indem wir Modelle mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Ihren Unternehmensdaten basieren lassen, strikte System-Prompts erzwingen und Temperaturkontrollen anwenden. Zudem implementieren wir Validierungsebenen und Guardrail-Frameworks, die generierte Ausgaben mit Echtzeit-Datenbankquellen abgleichen, bevor die Antworten an die Benutzer zurückgegeben werden.

Ja. Wir entwickeln individuelle API-Konnektoren, die LLM-Workflows mit Plattformen wie Salesforce, HubSpot, SAP und Microsoft Dynamics verknüpfen. Dadurch können die Modelle auf Live-Geschäftsdaten zugreifen und tägliche Abläufe automatisieren, ohne Ihre bestehenden Prozesse zu unterbrechen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem relevante Informationen aus Ihren privaten Vektordatenbanken abgerufen werden, bevor das Large Language Model eine Antwort generiert. Indem das Modell auf Ihren eigenen Unternehmensdokumenten basiert, anstatt sich ausschließlich auf seine Trainingsdaten zu verlassen, verbessert RAG die Genauigkeit der Antworten und reduziert Halluzinationen.

Wir entwickeln domänenspezifische KI-Copiloten, intelligente Systeme zur Dokumentenverarbeitung, konversationelle Suchlösungen, autonome Multi-Agenten-Systeme, maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architekturen, in CRM- und ERP-Plattformen integrierte Workflow-Automatisierungs-Agenten sowie feinabgestimmte Basismodelle, die auf Unternehmenssicherheit, Skalierbarkeit und Leistung optimiert sind.

Maßgeschneiderte LLM-Lösungen ermöglichen es Ihnen, individuell angepasste KI in Ihre bestehende Software zu integrieren, während Ihre Geschäftsdaten sicher bleiben und Antworten auf Ihren tatsächlichen Datensätzen basieren. Sie können tägliche Aufgaben systemübergreifend automatisieren, die betriebliche Effizienz steigern und Ihnen helfen, Cloud-Computing- und API-Kosten zu kontrollieren.