Leistung
KI & Implementierung
Praxisnahe KI, die echten Geschäftswert liefert.Praxisnahe KI, eingebaut in Ihr Produkt und Ihre Workflows: LLM-Features, RAG und Automatisierung – implementiert dort, wo sie messbar hilft, und weggelassen, wo nicht.
llm-features · rag · integration
01 · Herausforderungen
Wo Teams ins Stocken geraten
- Druck, 'etwas mit KI zu machen', ohne klaren Use Case
- Beeindruckende Demos, die nie die Produktion erreichen
- Halluzinationen und Output-Qualität, die niemand misst
- API-Kosten, die schneller wachsen als der Nutzen
- Sensible Daten und unklare Datenschutzgrenzen
02 · Unsere Lösung
So lösen wir es
Statt KI um ihrer selbst willen einzubauen, identifizieren wir Use Cases mit hohem Hebel, bei denen KI die Effizienz steigert, Kosten senkt oder neue Fähigkeiten erschließt – und bauen sie mit den Evals, Guardrails und Kostenkontrollen, die KI in der Produktion verlässlich machen.
What's included
- LLM-Features in Ihrem Produkt: Chat, Suche, Zusammenfassungen
- RAG-Pipelines über Ihre eigenen Dokumente und Daten
- KI-Workflow-Automatisierung für Backoffice-Prozesse
- Evals, Guardrails und Kostenkontrollen, damit der Output zuverlässig bleibt
- Integration in Ihren bestehenden Stack, kein aufgesetztes Demo
03 · Ergebnisse
Was wir liefern
04 · Ablauf
So läuft die Zusammenarbeit
Den echten Use Case finden
Wir starten beim Geschäftsproblem und prüfen, ob KI die einfachere Alternative wirklich schlägt.
Prototyp mit Ihren Daten
Ein funktionierender Proof of Concept auf Ihren echten Dokumenten und Workflows, ehrlich evaluiert.
Implementieren und integrieren
Guardrails, Evals und Kostenkontrollen rund um das Modell, verdrahtet mit Ihrem Produkt und Ihrer Infrastruktur.
Messen und iterieren
Wir messen Output-Qualität und Nutzung und justieren Prompts, Retrieval und Modelle, während sich das Feld weiterentwickelt.
05 · Tools
Worauf wir zurückgreifen
Chosen per project, proven in production · see it in past work
06 · Why us
Warum VaultFifty1
- Use Cases nach ROI gewählt, nicht nach Hype
- Evals und Guardrails als Standard
- Kostenkontrollen vom ersten Tag an
- Modellagnostisch: Claude, GPT, Gemini, Open Weights
- Ein ehrliches Nein, wenn KI nicht die Antwort ist
Verwandte Leistungen
FAQ
Häufig gestellte Fragen
KI-Implementierung bedeutet, praxisnahe KI in Ihr Produkt und Ihre Workflows einzubauen – LLM-Features, RAG über Ihre eigenen Daten und Automatisierung – dort, wo sie messbar hilft, mit den Evals, Guardrails und Kostenkontrollen, die den Output in der Produktion zuverlässig halten. Es ist das Engineering, das aus einem Demo etwas macht, dem Nutzer vertrauen können.
Für Teams mit einem echten Use Case (Support, Suche, Dokumentenverarbeitung, Texterstellung), die KI in ihr Produkt integriert haben wollen statt eines einmaligen Demos – und die vor der Investition eine ehrliche Einschätzung wollen, ob KI die einfachere Alternative überhaupt schlägt.
Ein funktionierender Proof of Concept auf Ihren echten Daten dauert meist 2 bis 4 Wochen; die Produktionshärtung – Evals, Guardrails und Integration – folgt darauf. Wir starten beim Geschäftsproblem, nicht beim Modell, der erste Schritt ist also die Entscheidung, ob überhaupt gebaut wird.
LLM- oder RAG-Features, verdrahtet mit Ihrem Stack, mit Evaluations-Suiten, Guardrails gegen Prompt Injection, Kostenkontrollen und Monitoring – plus eine ehrliche Empfehlung, wenn KI nicht das richtige Werkzeug für die Aufgabe ist.
Wir starten mit APIs, weil sie am schnellsten und ohne Infrastruktur liefern, und feintunen oder hosten ein Modell nur dann selbst, wenn proprietäre Daten, Datenschutzanforderungen oder das Aufrufvolumen es wirklich rechtfertigen. Diese Schwelle überschreiten wir mit Zahlen, nicht mit Hype.
Bereit, KI für sich arbeiten zu lassen?
Wir finden heraus, wo KI wirklich hilft, und implementieren sie dann auf Ihren echten Daten.