LLM-Integration, RAG-Pipelines und eigene Modelle — von der Idee zur produktionsreifen Anwendung. Mit nachvollziehbarer Datenherkunft, Evaluation und der Option auf Swiss & EU Data Residency.
Ein beeindruckender Prototyp ist kein Produkt. Zwischen Demo und verlässlicher Anwendung liegt die eigentliche Arbeit.
Ohne RAG, Grounding und Evaluation liefern LLMs überzeugend klingende, aber falsche Antworten — in regulierten Prozessen ein echtes Risiko.
Generische Modelle kennen Ihre Daten nicht. Erst RAG über Ihre Quellen macht Antworten relevant und belegbar.
Personendaten in Prompts oder Trainingsdaten brauchen klare Kontrolle — gemäss GDPR und nDSG, auf Wunsch mit Swiss Data Residency.
Ohne Golden Datasets und Metriken lässt sich Qualität nicht messen — und jede Modell- oder Prompt-Änderung wird zum Blindflug.
Das grösste Modell ist selten das richtige. Ohne Abwägung von Kosten, Latenz und Qualität wird die Anwendung unwirtschaftlich.
Ein Prototyp ohne Integration, Monitoring und Guardrails bleibt eine Demo — kein Teil Ihrer Systemlandschaft.
Wir bauen generative KI so, dass Antworten belegbar, messbar und datenschutzkonform sind — Schritt für Schritt bis in den Betrieb.
Wir schärfen den Anwendungsfall, wählen Modelle nach Kosten, Latenz und Qualität und legen die Grounding-Strategie fest.
Aufbau der Retrieval-Pipeline über Ihre Quellen — mit Chunking, Embeddings, Vektorspeicher und nachvollziehbarer Herkunft.
Golden Datasets, automatische Evaluation, Schutz vor Prompt Injection und Filter für sensible Inhalte und Personendaten.
Einbettung in Ihre Anwendungen, Monitoring, Kostenkontrolle und Rollout hinter Feature-Flags mit messbaren Kennzahlen.
Beschreiben Sie Ihr Vorhaben — wir bewerten Machbarkeit, Datenschutz und den kürzesten Weg zu einer belegbaren Anwendung.
Anwendungsfall bewertenEigene Copilots, Assistenten und Textgenerierung — eingebettet in Ihre Produkte und Prozesse.
Abrufgestützte Antworten aus Ihren Wissensquellen — mit Zugriffskontrolle und belegbarer Herkunft.
Anpassung von Modellen an Ihre Domäne und Ihren Ton — wo es Nutzen bringt, sonst Prompt- und RAG-Optimierung.
Verarbeitung von Text, Dokumenten und Bildern — etwa Extraktion, Klassifikation und Zusammenfassung.
Golden Datasets, automatische Bewertung und Regressionstests — damit Qualität messbar und stabil bleibt.
Schutz vor Prompt Injection, Filter für sensible Inhalte und GDPR-/nDSG-konforme Datenverarbeitung.
Wir wählen das richtige Modell für Ihre Daten, Latenz und Kosten — nicht das mit der höchsten Partner-Marge.
Jede Anwendung wird mit Eval-Harness und Golden Datasets ausgeliefert — Qualität ist messbar, nicht Gefühl.
EU AI Act, GDPR, nDSG/FADP und SOC 2 sind in Architektur und Betrieb verankert — mit Swiss-Data-Residency-Option.
Monitoring, Kostenkontrolle, Versionierung und Rollback — dieselbe Sorgfalt wie bei Ihrem übrigen App-Stack.
Ihr Team besitzt Prompts, Pipeline und Runbooks. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in Zürich, Engineering-Teams in Indien mit über 4 Stunden CET-Überlappung.
Durch Grounding und RAG über Ihre eigenen Quellen, Zitat- und Herkunftsnachweise sowie automatische Evaluation gegen Golden Datasets. Für kritische Prozesse ergänzen wir Human-in-the-Loop-Freigaben.
Selten zuerst. In den meisten Fällen bringen gute Prompts plus RAG mehr als Fine-Tuning — zu geringeren Kosten. Fine-Tuning setzen wir gezielt ein, wenn Domäne oder Ton es erfordern.
Nach Ihren Anforderungen. Wir bieten Architekturen mit Swiss- oder EU-Data-Residency, klare Trennung von Personendaten und GDPR-/nDSG-konforme Verarbeitung — inklusive Optionen ohne Training auf Ihren Daten.
Durch Modellauswahl nach Anwendungsfall, Caching, Routing zwischen kleineren und grösseren Modellen sowie laufendes Monitoring. So bleibt die Anwendung wirtschaftlich.
Mit Golden Datasets, automatischer Evaluation und Regressionstests bei jeder Modell- oder Prompt-Änderung. So werden Verbesserungen und Rückschritte sichtbar, bevor sie in Produktion gehen.
