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KI-Integration & Automatisierung

KI, die
wirklich arbeitet.

Maßgeschneiderte Integration von Sprachmodellen, RAG-Pipelines und autonomen Agenten in Ihre bestehenden Systeme. Produktionsreif — kein verpackter ChatGPT-Button.

Projekt anfragen Alle Leistungen

PoC-Zeitrahmen

1–2 Wochen

Deployments

Ihre Infra

Stack

Kein Lock-in

Was wir integrieren

Sechs Kompetenzbereiche — jeder auf Ihren konkreten Prozess zugeschnitten, kein Allgemeinprodukt.

01

LLM-Integration

OpenAI, Anthropic, Mistral oder Open-Source-Modelle in Ihre bestehenden Systeme eingebaut. Streaming, Function-Calling, strukturierte Ausgaben — die gesamte API.

OpenAIAnthropicMistralOllama
02

RAG Pipelines

Ihre Dokumente, Wissensdatenbank oder Produktkatalog als Retrieval-Quelle. Präzise Antworten auf Basis Ihrer Daten — keine Halluzinationen aus Allgemeinwissen.

pgvectorPineconeLangChainChroma
03

Prozessautomatisierung

n8n, Make oder maßgeschneiderte Python-Agenten: Manuelle Arbeit durch Workflows ersetzen, die 24/7 laufen. Trigger-basiert, event-driven, vollständig überwachbar.

n8nMakePythonWebhooks
04

KI-Agenten

Autonome Systeme, die planen, ausführen und sich selbst korrigieren. Tool-Use, mehrstufiges Reasoning, Gedächtnis — Agenten, die Aufgaben wirklich erledigen.

LangGraphAutoGenCrewAICustom
05

Dokumentenverarbeitung

PDFs, Rechnungen, Verträge, E-Mails — automatisch gelesen, strukturiert und weitergeleitet. Keine manuelle Erfassung, direkt in Ihr ERP oder Ihre Datenbank.

GPT-4oTesseractDocument AIunstructured.io
06

Predictive Analytics

Bedarfsvorhersage, Anomalie-Erkennung, Churn-Prognose. ML-Modelle auf Ihren Daten trainiert — direkt in Ihr Dashboard oder Ihre API integriert.

scikit-learnPyTorchFastAPIPostgres

Wie wir vorgehen

  1. 01

    Analyse

    Wir kartieren Ihre aktuellen Prozesse, identifizieren die Engpässe, die KI tatsächlich lösen kann, und einigen uns auf messbare Erfolgskriterien. Kein Hype — ehrliches Scoping.

  2. 02

    Proof of Concept

    Ein funktionierender Prototyp in 1–2 Wochen, gegen echte Daten. Wir testen Genauigkeit, Latenz und Grenzfälle, bevor wir den vollständigen Build beginnen.

  3. 03

    Production-Build

    Produktionsreif gebaut: Fehlerbehandlung, Rate-Limiting, Fallbacks, Monitoring, Kostenkontrolle. In Ihrer Infrastruktur deployt — kein Lock-in bei uns.

Echter Code, keine Demos

Produktionsmuster: strukturierte Extraktion, Zod-Validierung, graceful Fallback. Das Detail, das zählt, wenn es im Maßstab läuft.

Strukturierte JSON-Ausgabe mit Schema-Validierung
Graceful Fallback statt Runtime-Absturz
Zero-Temperature für deterministische Extraktion
Direktes Schreiben in Ihre DB — kein Copy-Paste
invoice-extract.ts
// Real production snippet — structured extraction with fallback
const result = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o-mini',
  messages: [
    { role: 'system', content: EXTRACTION_PROMPT },
    { role: 'user', content: documentText },
  ],
  response_format: { type: 'json_object' },
  temperature: 0,
})

const parsed = InvoiceSchema.safeParse(
  JSON.parse(result.choices[0].message.content ?? '{}')
)

if (!parsed.success) {
  // Fallback: flag for manual review instead of crashing
  await flagForReview(documentId, parsed.error)
  return
}

await db.invoices.upsert({ ...parsed.data, processedAt: new Date() })

Stack, mit dem wir arbeiten

OpenAI APIAnthropicLangChainLangGraphpgvectorn8nPythonFastAPIZodPostgreSQLPostgreSQLVercel AI SDKVercel AI SDKOllama

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