Der Proof-of-Concept sah großartig aus. Dann kamen echte Nutzer. Halluzinationen. Latenz-Spitzen. Kosten außer Kontrolle. Die Kluft zwischen ‚AI-Demo' und ‚AI-Produktion' ist größer als Ihnen gesagt wurde — und Ihr Team kann sie nicht schließen.
Die RAG-Demo war beeindruckend. Die reale Genauigkeit liegt bei etwa 60 %.
Latenz, die ‚im Test in Ordnung war', zerstört die Nutzererfahrung in der Produktion.
Inferenzkosten sind 10x höher als budgetiert. Die Finanzabteilung stellt Fragen.
Ihr Team kann nicht debuggen, wenn Dinge schiefgehen — sie verstehen die Interna nicht.
Ich baue und repariere produktive AI-Systeme. RAG-Pipelines, die tatsächlich funktionieren. Feinabgestimmte Modelle, die zu Ihrem Anwendungsfall passen. Infrastruktur, die skaliert, ohne das Budget zu sprengen.
Ursachen mit korrekter Instrumentierung identifizieren. Halluzinationen? Retrieval-Qualität? Chunking-Strategie? Prompt-Engineering-Lücken?
Für Produktionsanforderungen entwerfen: Genauigkeit, Latenz, Kosten, Sicherheit und Observability
Implementierung mit korrekten Evaluierungs-Frameworks — kein Gefühls-basiertes Testen. Messbare Qualitäts-Gates.
Ihr Team lernt, das System zu betreiben und zu verbessern. Vollständige Dokumentation, praktisches Training, komplette Übergabe.
Ein systematischer Ansatz zum Bau von AI-Systemen, die den Kontakt mit echten Nutzern überstehen. Anders als Demo-getriebene Entwicklung priorisiert diese Methodik Genauigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit von Tag eins.
Sie AI-Systeme haben, die in Demos funktionieren, aber in der Produktion versagen. Sie brauchen jemanden, der auf Infrastrukturebene debuggen kann, nicht nur Prompt-Engineering-Anpassungen.
Das kommt darauf an, was defekt ist. Oft kommen signifikante Verbesserungen durch die Korrektur von Chunking-Strategien, Retrieval-Logik oder Prompt Engineering — kein Neuaufbau nötig. Ich diagnostiziere zuerst die Ursachen und empfehle den effizientesten Weg zu produktionsreifer Genauigkeit.
Wir etablieren Evaluierungs-Frameworks mit Ground-Truth-Datensätzen, die spezifisch für Ihren Anwendungsfall sind. Das umfasst Antwortgenauigkeit, Retrieval Precision/Recall, Halluzinationserkennung und Latenzmetriken. Sie erhalten Dashboards, die Qualität über Zeit zeigen, nicht nur Gefühls-basiertes Testen.
Prompt Engineering zuerst — es ist schneller und günstiger. Fine-Tuning macht Sinn, wenn Sie domänenspezifisches Verhalten, konsistente Ausgabeformate oder Kostenoptimierung im großen Maßstab brauchen. Ich analysiere Ihren Anwendungsfall und empfehle den Ansatz mit dem besten ROI.
Wissenstransfer ist in jedes Engagement eingebaut. Ihr Team ist an der Implementierung beteiligt, erhält praktisches Training und vollständige Dokumentation. Das Ziel ist Eigenständigkeit — keine permanente Beraterabhängigkeit.
Die Kosten variieren stark je nach Volumen und Architektur: Cloud-LLM-APIs (GPT-4o) kosten ~€100K/Monat bei 10M Anfragen. Selbst gehostete Open-Source-Modelle (Llama 70B) kosten ~€15K/Monat für vergleichbare Infrastruktur. Optimiertes RAG mit Caching, Query-Routing und kleineren Modellen für einfache Abfragen kann Kosten 60-80 % gegenüber naiven Implementierungen reduzieren. Wir entwerfen Architekturen, die Qualität, Latenz und Kosten für Ihr spezifisches Volumen und Budget ausbalancieren.
Traditionelle Suche liefert Dokumente — Nutzer müssen sie lesen und interpretieren. RAG ruft relevante Passagen ab und nutzt ein LLM, um eine direkte Antwort zu synthetisieren, mit Quellenangaben. Das bedeutet natürlichsprachliche Fragen, kontextuelle Antworten und die Fähigkeit, über mehrere Dokumente hinweg zu schlussfolgern. Der Kompromiss: RAG kann halluzinieren, wenn die Retrieval-Qualität schlecht ist, weshalb produktives RAG sorgfältige Evaluierung, Monitoring und Guardrails benötigt, die Suchmaschinen nicht brauchen.
Ja. Die meisten produktiven AI-Systeme müssen mit bestehenden Tools integriert werden — CRM, ERP, Ticketing, Dokumentenmanagement. Wir entwerfen Integrationsarchitekturen mit APIs, Webhooks und Middleware. Gängige Integrationen umfassen Salesforce für Sales-AI, SAP für Prozessautomatisierung, ServiceNow für IT-Support und SharePoint/Confluence für Wissensmanagement-RAG-Systeme.
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