RAG
Private KI & RAG-Systeme
Interne Wissenssysteme, Unternehmensassistenten, Quellenbezug, rollenbasierter Zugriff und private oder cloudbasierte Datenhaltung.
- Vector DBs
- Quellenbezug
AI Engineering aus Tirol
Produktionsnahe KI-Systeme. Reale Daten. Zuverlässig integriert.
Wir entwickeln produktionsnahe AI-Systeme für reale Unternehmensprozesse – von LLM-/RAG-Anwendungen über Computer Vision bis zu Custom AI Models, Automatisierung und produktiver Integration.
Technisches Erstgespräch · 15–30 Minuten
- AI SystemsLLM, RAG & Automation
- Custom AI ModelsML/DL & Fine-Tuning
- Production-ReadyIntegration & Betrieb
Was wir machen
Produktionsnahe AI-Systeme für Unternehmen
Wir entwickeln AI-Systeme, die mit realen Daten arbeiten, sich in bestehende Prozesse integrieren und im Betrieb wartbar bleiben.
OCR
Dokumenten- & Prozessautomatisierung
OCR, Datenextraktion, Prüfprozesse, Reports, Workflows und Anbindung an bestehende Systeme.
- Workflows
- APIs
Systemdesign
AI-Architektur & Integration
Technische Konzeption, Systemdesign, APIs, Datenflüsse, Deployment, Security und produktionsnahe Umsetzung.
- Deployment
- Security
Technische Capabilities
Generative AI / LLMs
Assistenten, RAG-Systeme und LLM-Workflows für interne Prozesse.
OCR / Computer Vision
YOLO, Segmentierung, OCR und Bild-/Videoanalyse-Pipelines.
YOLO · Segmentierung · OCR · Vision Pipelines
Custom AI Models & Data Science
ML-/DL-Modelle für Klassifikation, Prognosen, Computer Vision, Fine-Tuning und Datenanalyse.
ML/DL · Training · Evaluation · Fine-Tuning
API-Integrationen
Anbindung an bestehende Systeme, Datenbanken, ERP und CRM.
Private AI-Infrastruktur
Lokale oder private Deployments mit kontrollierter Datenhaltung.
Deployment & Infrastruktur
Produktionssetup, Rollout und Betriebsarchitektur.
Technische Anforderungen
Warum produktionsnahe AI mehr braucht als ein Tool
Sobald AI mit Unternehmensdaten, Dokumenten, Bildern oder Prozessdaten arbeitet, entscheiden Datenqualität, Architektur und Integration über den Nutzen.
- 01Daten, Kontext & Qualität
- PDFs, Bilder, Datenbanken und Fachlogik müssen sauber vorbereitet werden: Chunking, OCR, Feature Extraction, Validierung und klare Qualitätsmetriken.
- 02Vom Demo zum Betrieb
- Ein funktionierender Prompt reicht nicht. Produktive Systeme brauchen Latenztests, Rollenmodelle, Fehlerfälle, Monitoring und reproduzierbare Pipelines.
- 03Integration & Kontrolle
- Antworten, Extraktionen und Modelloutputs müssen nachvollziehbar bleiben und kontrolliert über APIs, Workflows oder lokale Infrastruktur laufen.
Unsere Methodik
Engineering-First statt Tool-First
Wir verbinden Datenarbeit, Systemarchitektur und Software Engineering, damit AI-Lösungen mit realen Anforderungen funktionieren und wartbar bleiben.
Use Case vor Toolauswahl
Wir wählen den Ansatz aus der Datenlage heraus: RAG mit Vector DB, OCR/CV-Pipeline, Custom Model, Fine-Tuning oder klassische Automatisierung.
Pipelines statt Einzelprompt
Datenflüsse, Retrieval, Modellaufrufe, Validierung, Human Review und Exporte werden als wartbare Systembausteine umgesetzt.
Integration mit Verantwortung
APIs, Auth, Logging, Datenschutz, Deployment und Betrieb werden früh mitgedacht, damit AI im Alltag kontrollierbar bleibt.
Technischer Beweis
Echte Systeme statt Slides
Ausgewählte Umsetzungen und Research-Arbeiten zeigen die technische Breite: RAG, Computer Vision, Dokumentenautomatisierung und Data-Science-Workflows.
FirmenKI / Private RAG
Unternehmens-KI für interne Dokumente mit semantischer Suche, Quellenbezug, EU-Hosting und kontrollierter Datenhaltung.
- RAG
- Vector Search
- Source References
YOLO Object Detection
Videobasierte Objekterkennung und Tracking-Pipelines mit Bounding Boxes, Inferenz und framebasierter Auswertung.
- YOLO
- Tracking
- Inference
PDF- & ERP-Automation
Extraktion von Positionen, Preisen und Produktbildern aus PDFs mit Validierungsoberfläche und Export in Daten-/ERP-Systeme.
- PDF Parsing
- Validation UI
- ERP Export
Data Science & XAI
Projektionsräume, Latent-Trajektorien und Explainability-Methoden für ML-/DL-Modelle und hochdimensionale Daten.
- t-SNE
- UMAP
- Explainability
Der Ablauf
So arbeiten wir zusammen
Der Ablauf bleibt pragmatisch: erst technische Klarheit, dann ein überprüfbarer Proof of Value, danach Integration und Betrieb.
- 01
Technisches Erstgespräch
Wir klären Ziel, Datenlage, Prozess, Datenschutz und Integrationspunkte. Dabei wird auch sichtbar, ob RAG, OCR/CV, Custom Models oder Automatisierung sinnvoll sind.
ErgebnisEine klare Einschätzung statt vager Ideen.
- 02
Assessment & Proof of Value
Wir testen kritische Annahmen mit echten Daten: Retrieval-Qualität, OCR-Genauigkeit, Modellmetriken, Automatisierungslogik oder API-Machbarkeit.
ErgebnisEin belastbarer technischer Scope mit Risiko- und Aufwandseinschätzung.
- 03
Integration & Deployment
Die Lösung wird als wartbares System umgesetzt: Pipelines, APIs, Datenhaltung, Auth, Review-Schritte, Monitoring und Deployment lokal, privat oder in der Cloud.
ErgebnisEin integriertes AI-System für den realen Einsatz.
- 04
Betrieb, Optimierung & Erweiterung
Nach dem Go-Live werden Qualität, Nutzung und Fehlerfälle beobachtet. Workflows, Modelle, Prompts und Pipelines werden gezielt verbessert.
ErgebnisStabile Weiterentwicklung statt einmaliger Implementierung.
Häufige Fragen
Was Unternehmen uns vorab fragen
Wenn Ihre Frage nicht dabei ist, schreiben Sie uns. Wir antworten technisch und ohne Umweg über den Vertrieb.
- Was kostet ein KI-Projekt?
- Das hängt davon ab, ob bestehende Komponenten ausreichen oder ob ein eigenes Modell trainiert und eine Datenpipeline gebaut werden muss. Eine abgegrenzte Automatisierung liegt deutlich unter einem Custom-Model-Projekt. Wir nennen keine Pauschale, sondern klären im Erstgespräch den Umfang und liefern nach dem Assessment eine belastbare Aufwandseinschätzung.
- Braucht unser Problem überhaupt KI?
- Oft nicht. Wenn klassische Automatisierung, eine saubere Schnittstelle oder besseres Datenmanagement das Problem lösen, sagen wir das. Ein wesentlicher Teil unserer Arbeit besteht darin, genau diese Frage vor der Umsetzung zu beantworten, statt ein Modell auf einen Prozess zu setzen, der es nicht braucht.
- Wie läuft ein Projekt ab?
- In drei Schritten: technisches Erstgespräch zu Ziel, Datenlage und Integrationspunkten. Danach ein Assessment mit einem Proof of Value an echten Daten. Erst wenn die kritischen Annahmen halten, folgt die Integration mit Pipelines, APIs, Auth, Monitoring und Deployment.
- Was ist ein Proof of Value?
- Ein Test der kritischen technischen Annahmen mit Ihren echten Daten, bevor Budget in die Umsetzung fließt. Je nach Fall messen wir Retrieval-Qualität, OCR-Genauigkeit, Modellmetriken oder die Machbarkeit einer Schnittstelle. Ergebnis ist ein belastbarer Scope samt Risiken.
- Bleiben unsere Daten in Österreich?
- Wenn das erforderlich ist, ja. Wir betreiben Systeme lokal in Ihrer Infrastruktur, in einem EU-Rechenzentrum oder als private Instanz mit kontrollierter Datenhaltung. Welche Variante passt, hängt von Ihren Datenschutzanforderungen und dem Rechenbedarf ab. Das klären wir, bevor Daten das Haus verlassen.
- Kommt ihr für Termine zu uns ins Unternehmen?
- Innerhalb von Tirol sind Termine bei Ihnen vor Ort kein Problem. Gerade beim ersten Blick auf einen Prozess hilft es, sich die Abläufe direkt anzusehen, statt sie beschreiben zu lassen. Unser Sitz ist in Scharnitz. Über Tirol hinaus arbeiten wir mit Unternehmen in ganz Österreich, dann meist remote. Für den späteren Betrieb der Systeme spielt der Standort ohnehin keine Rolle.
- Welche Technologien setzt ihr ein?
- Je nach Anwendungsfall LLM- und RAG-Architekturen mit Vector Databases, OCR und Computer Vision mit YOLO, eigene Modelle mit PyTorch, dazu Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, PostgreSQL und Docker. Deployment lokal, privat gehostet oder in der Cloud.
Starte mit Klarheit
Wenn du prüfen möchtest, ob RAG, OCR/CV, Automatisierung, Integration oder ein Custom Model sinnvoll ist, starten wir mit einer kurzen technischen Einschätzung.
Technisches Erstgespräch · 15–30 Minuten
Jetzt Kontakt aufnehmen
Kontakt aufnehmen
Haben Sie ein KI-Projekt im Kopf? Beschreiben Sie kurz Ihren Use-Case – wir prüfen die technische Machbarkeit und melden uns mit einer Einschätzung.
- E-Mailoffice@lupre.at
- Telefon+43 677 62885783
- StandortTirol, Österreich