Angewandte KI-Systeme

Intelligenz, die ihren Platz im Produkt verdient.

Hyperion verbindet Produktabsicht, Systemarchitektur, Datensätze und Evaluierung, bevor RAG, Fine-Tuning, ein aufgabenspezifisches Small Language Model — oder gar kein Modell — gewählt wird.

Das Ziel ist nicht mehr KI. Es ist das am wenigsten komplexe System, das die Akzeptanzkriterien des Produkts unter realen Betriebsbedingungen erfüllen kann.

Systementscheidung besprechen Product System öffnen

Produktarchitektur für angewandte KI

Edge Intelligence
Gesteuerte Wissenssysteme
Daten-, Evaluierungs- und Lernsysteme
Missionskritische Architektur

Vier verbundene Säulen

Ein Modell ist eine Komponente. Das Produkt ist das gesamte System.

Jede Säule löst ein anderes Produktionsrisiko. Sie werden gemeinsam entworfen, weil Modellverhalten, Datenqualität, Architektur und Feldeinsatz einander verändern.

Edge Intelligence
Aufgabenspezifische SLMs und kompakte multimodale Intelligenz
Begrenzte Intelligenz für Produkte, bei denen Latenz, Datenschutz, Energie, Konnektivität oder Offline-Betrieb bestimmen, was tragfähig ist.
Zu klärende Entscheidungen
- Vorgesehene Aufgabe, Baseline ohne Modell und messbare Akzeptanzkriterien
- Pfad für Basismodell, Anpassung, Destillation und Quantisierung
- Rahmen für Latenz, Speicher, Energie, Kosten, Aktualisierung und Rollback
Mögliche Entscheidungsartefakte
- Entscheidungsprotokoll für Modell und Bereitstellung
- Spezifikation für Edge-Evaluierung und Rollback
Open-Weight-Modelle erkunden
Gesteuerte Wissenssysteme
Industrielles RAG, Retrieval und maßgebliches Betriebswissen
Wissensprodukte, die Quellenhoheit, Berechtigungen, Herkunft und Enthaltung bewahren, statt Unsicherheit hinter flüssigen Antworten zu verbergen.
Zu klärende Entscheidungen
- Autorität, Eigentum, Berechtigungen und Änderungssteuerung des Korpus
- Suche, hybrides Retrieval, Reranking, Zitate und Enthaltungsverhalten
- Grenzen für Offline-, Edge-, mehrsprachige und Bediener-Workflows
Mögliche Entscheidungsartefakte
- Wissens- und Retrieval-Architektur
- Evaluierungsplan für Grounding, Berechtigungen und Antwortqualität
Industrielles RAG erkunden
Daten-, Evaluierungs- und Lernsysteme
Die Evidenzinfrastruktur hinter jedem intelligenten Verhalten
Datensätze, Simulationen, Evaluierungssuiten und Feedbackschleifen als gesteuerte Produktwerte statt als einmalige Eingaben für einen Modellbau.
Zu klärende Entscheidungen
- Szenarioabdeckung, Datenherkunft, Rechte, Qualität und Versionierung
- Mix aus Offline-, Simulations-, Hardware-in-the-Loop- und Feldevaluierung
- Regression, Lernen aus Vorfällen, Monitoring und Freigabeschwellen
Mögliche Entscheidungsartefakte
- Daten- und Evaluierungsspezifikation
- Akzeptanzmatrix und Entwurf der Lernschleife
Product System ansehen
Missionskritische Architektur
Produkt-, Lösungs-, System- und Softwarearchitektur
Eine verantwortliche Architektur über Hardware, Software, KI, Daten, Steuerung, Safety, Security, Menschen, Edge und Cloud — für Fehler ebenso entworfen wie für den Normalbetrieb.
Zu klärende Entscheidungen
- Systemgrenze und Verantwortung von KI gegenüber deterministischen Funktionen
- Hardware, Edge, Cloud, Schnittstellen, Lieferanten und Integrationspfad
- Fehlerverhalten, menschliche Autorität, Cybersicherheit und Betriebsfähigkeit
Mögliche Entscheidungsartefakte
- Systemkontext, Schnittstellen und Architekturentscheidungen
- Spezifikation für Fehler, Assurance und Betriebsgrenzen
Embedded- und Edge-Systeme erkunden

Die Leiter der am wenigsten komplexen Lösung

Komplexität muss durch Evidenz zugelassen werden.

Beginnen Sie auf der niedrigsten Stufe, die die Akzeptanzkriterien erfüllen könnte. Steigen Sie nur auf, wenn gemessenes Versagen den zusätzlichen Daten-, Infrastruktur-, Assurance- und Betriebsaufwand rechtfertigt.

Workflow, Regeln oder deterministische Steuerung
Einsetzen, wenn
Das Verhalten kann ohne gelerntes Modell spezifiziert, getestet und gewartet werden.
Nur weitergehen, wenn
Gemessene Variation macht den begrenzten Regelsatz unzureichend.
Retrieval vor Generierung
Einsetzen, wenn
Das Problem besteht darin, maßgebliche Informationen, Datensätze oder Verfahren zu finden.
Nur weitergehen, wenn
Suche und ein deterministischer Workflow können den Entscheidungsbedarf nicht erfüllen.
Allgemeines Modell mit gesteuertem Kontext
Einsetzen, wenn
Ein bestehendes Modell plus kontrolliertes Retrieval erfüllt Aufgabe, Grounding und Risikorahmen.
Nur weitergehen, wenn
Die Evaluierung zeigt systematisches Aufgaben- oder Domänenversagen, das Kontext nicht behebt.
Ein bestehendes Modell anpassen
Einsetzen, wenn
Fine-Tuning oder parametereffiziente Anpassung kann eine begrenzte, belegte Fähigkeitslücke schließen.
Nur weitergehen, wenn
Das angepasste Modell verfehlt weiterhin Anforderungen an Bereitstellung, Kosten, Latenz oder Kontrolle.
Ein aufgabenspezifisches SLM destillieren und optimieren
Einsetzen, wenn
Ein kleineres Modell kann das erforderliche Verhalten innerhalb engerer Edge-, Datenschutz- oder Kostengrenzen erhalten.
Nur weitergehen, wenn
Keine verfügbare Modellfamilie kann die belegte Anforderung durch Anpassung oder Destillation erfüllen.
Ein Modell von Grund auf trainieren
Einsetzen, wenn
Die Anforderung ist strategisch, hinreichend differenziert und durch vertretbare Daten, Kapital und Lifecycle-Verantwortung gestützt.
Nur weitergehen, wenn
Dies ist die außergewöhnliche letzte Stufe, nicht das Standardziel.

Verantwortung vor Implementierung

Ein Entscheidungseigentümer. Eine explizite Liefergrenze.

Hyperion verantwortet die Kohärenz der Produkt- und Architekturentscheidungen. Implementierung wird nie vorausgesetzt: Das Mandat benennt, was Hyperion direkt übernimmt, was beim Engineering des Kunden bleibt und was qualifizierte Spezialisten erfordert.

Direkt von Hyperion geführt

Das Entscheidungssystem bleibt Ende-zu-Ende verantwortlich.

Produktabsicht, vorgesehene Nutzung, Nicht-Ziele und Systemgrenze
Lösungs-, System- und Softwarearchitekturentscheidungen
Datenstrategie, Evaluierungsdesign und Akzeptanzschwellen
Aufteilung zwischen KI und deterministischen Funktionen sowie Grenzen menschlicher Autorität
Entscheidungen zu Anbieter, Modell, Plattform und Implementierungsweg
Evidenzprüfungen, Freigabegates und Änderungsteuerung

Vor der Zusage abgegrenzt

Implementierungsverantwortung folgt Anforderung, Evidenz und verfügbarem Team — keinem pauschalen Versprechen.

Implementierung von Prototypen, Retrieval und Evaluierungsharnesses
Modellanpassung, Destillation, Quantisierung und Edge-Paketierung
Data Engineering, Labeling-Betrieb und Pipelines für synthetische Daten
Integration von Plattform, MLOps, Flotte, Cloud und Unternehmenssystemen
Unabhängige Safety-, Security-, Compliance- und Zertifizierungsarbeiten
Produktionsübergabe, Support und laufende Betriebsverantwortung

Vor Arbeitsbeginn benennt das Angebot verantwortliche Eigentümer, Umgebungen, Akzeptanzevidenz, Übergabebedingungen sowie laufende Verantwortungen für Modelle, Daten und Änderungen.

Entscheidungsreife Artefakte

Was ein abgegrenztes Mandat hervorbringen kann

Die Artefakte folgen der anstehenden Entscheidung. Sie werden im Umfang ausgewählt und nicht als pauschales Versprechen für jedes Mandat dargestellt.

Produkt- und Architekturentscheidungspaket
Vorgesehene Nutzung, Systemgrenze, Alternativen, Architekturansichten, Schnittstellen, Entscheidungsprotokolle und eine Build-, Buy-, Partner- oder Stop-Empfehlung.
Daten- und Evaluierungsspezifikation
Szenariotaxonomie, Datenanforderungen, Herkunft, Evaluierungssuiten, Akzeptanzschwellen, Regressionsrichtlinie und Plan für Feldevidenz.
Technisches Assurance-Paket
Fehlermodi, Bedrohungs- und Missbrauchsfälle, menschliche Aufsicht, Grounding- und Enthaltungsverhalten, Rollback-Bedingungen und Evidenzlücken.
Betriebs- und Änderungssteuerungsplan
Freigabegates, Modell- und Datenversionierung, Beobachtbarkeit, Lernen aus Vorfällen, Lieferantenverantwortung, Übergabe und Lifecycle-Eigentum.

Wählen Sie das System, bevor Sie das Modell wählen.

Bringen Sie die Produktentscheidung, die Betriebsbedingungen und Ihre vorhandene Evidenz mit. Die erste Aufgabe ist, den einfachsten glaubwürdigen Weg zu bestimmen.

Systementscheidung besprechen Modellstrategie-Diagnose Mandatsoptionen prüfen

Intelligenz, die ihren Platz im Produkt verdient.

Hyperion verbindet Produktabsicht, Systemarchitektur, Datensätze und Evaluierung, bevor RAG, Fine-Tuning, ein aufgabenspezifisches Small Language Model — oder gar kein Modell — gewählt wird.

Das Ziel ist nicht mehr KI. Es ist das am wenigsten komplexe System, das die Akzeptanzkriterien des Produkts unter realen Betriebsbedingungen erfüllen kann.

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Workflow, Regeln oder deterministische Steuerung

Retrieval vor Generierung

Allgemeines Modell mit gesteuertem Kontext

Ein bestehendes Modell anpassen

Ein aufgabenspezifisches SLM destillieren und optimieren

Ein Modell von Grund auf trainieren

Produkt- und Architekturentscheidungspaket

Daten- und Evaluierungsspezifikation

Technisches Assurance-Paket

Betriebs- und Änderungssteuerungsplan

Wählen Sie das System, bevor Sie das Modell wählen.

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Zu klärende Entscheidungen

Mögliche Entscheidungsartefakte

Workflow, Regeln oder deterministische Steuerung

Retrieval vor Generierung

Allgemeines Modell mit gesteuertem Kontext

Ein bestehendes Modell anpassen

Ein aufgabenspezifisches SLM destillieren und optimieren

Ein Modell von Grund auf trainieren

Produkt- und Architekturentscheidungspaket

Daten- und Evaluierungsspezifikation

Technisches Assurance-Paket

Betriebs- und Änderungssteuerungsplan

Wählen Sie das System, bevor Sie das Modell wählen.