FirmenKI / Private RAG
Unternehmens-KI für interne Dokumente mit semantischer Suche, Quellenbezug, EU-Hosting und kontrollierter Datenhaltung.
RAGVector SearchSource References
Projekt ansehenAI Engineering aus Österreich
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 Systems
LLM, RAG & Automation
Custom AI Models
ML/DL & Fine-Tuning
Production-Ready
Integration & 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.
Private KI & RAG-Systeme
Interne Wissenssysteme, Unternehmensassistenten, Quellenbezug, rollenbasierter Zugriff und private oder cloudbasierte Datenhaltung.
RAGVector DBsQuellenbezug
Dokumenten- & Prozessautomatisierung
OCR, Datenextraktion, Prüfprozesse, Reports, Workflows und Anbindung an bestehende Systeme.
OCRWorkflowsAPIs
AI-Architektur & Integration
Technische Konzeption, Systemdesign, APIs, Datenflüsse, Deployment, Security und produktionsnahe Umsetzung.
SystemdesignDeploymentSecurity
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.
Daten, Kontext & Qualität
PDFs, Bilder, Datenbanken und Fachlogik müssen sauber vorbereitet werden: Chunking, OCR, Feature Extraction, Validierung und klare Qualitätsmetriken.
Vom Demo zum Betrieb
Ein funktionierender Prompt reicht nicht. Produktive Systeme brauchen Latenztests, Rollenmodelle, Fehlerfälle, Monitoring und reproduzierbare Pipelines.
Integration & 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.
YOLO Object Detection
Videobasierte Objekterkennung und Tracking-Pipelines mit Bounding Boxes, Inferenz und framebasierter Auswertung.
YOLOTrackingInference
PDF- & ERP-Automation
Extraktion von Positionen, Preisen und Produktbildern aus PDFs mit Validierungsoberfläche und Export in Daten-/ERP-Systeme.
PDF ParsingValidation UIERP Export
Data Science & XAI
Projektionsräume, Latent-Trajektorien und Explainability-Methoden für ML-/DL-Modelle und hochdimensionale Daten.
t-SNEUMAPExplainability
Der Ablauf
So arbeiten wir zusammen
Der Ablauf bleibt pragmatisch: erst technische Klarheit, dann ein überprüfbarer Proof of Value, danach Integration und Betrieb.
1
Technisches Erstgespräch
Wir klären Ziel, Datenlage, Prozess, Datenschutz und Integrationspunkte. Dabei wird auch sichtbar, ob RAG, OCR/CV, Custom Models oder Automatisierung sinnvoll sind.
Ergebnis: Eine klare Einschätzung statt vager Ideen.
2
Assessment & Proof of Value
Wir testen kritische Annahmen mit echten Daten: Retrieval-Qualität, OCR-Genauigkeit, Modellmetriken, Automatisierungslogik oder API-Machbarkeit.
Ergebnis: Ein belastbarer technischer Scope mit Risiko- und Aufwandseinschätzung.
3
Integration & Deployment
Die Lösung wird als wartbares System umgesetzt: Pipelines, APIs, Datenhaltung, Auth, Review-Schritte, Monitoring und Deployment lokal, privat oder in der Cloud.
Ergebnis: Ein integriertes AI-System für den realen Einsatz.
4
Betrieb, Optimierung & Erweiterung
Nach dem Go-Live werden Qualität, Nutzung und Fehlerfälle beobachtet. Workflows, Modelle, Prompts und Pipelines werden gezielt verbessert.
Ergebnis: Stabile Weiterentwicklung statt einmaliger Implementierung.
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Haben Sie ein KI-Projekt im Kopf? Beschreiben Sie kurz Ihren Use-Case – wir prüfen die technische Machbarkeit und melden uns mit einer Einschätzung.
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Technisches Erstgespräch
Kurze Einschätzung zu Datenlage, Machbarkeit, Integrationsbedarf und sinnvollem nächsten Schritt.
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