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LLM Integration & RAG

Entwicklung skalierbarer KI-Architekturen – von RAG-Pipelines über Agent-Systeme bis zu kompletten MLOps-Plattformen.

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✓ Was wir bieten

✓ RAG Pipeline Design & Implementierung

✓ LLM Integration & Orchestration

✓ AI Agent Entwicklung

✓ MLOps Plattform Setup

✓ Vector Database Architecture

✓ Prompt Engineering & Optimization

✓ Model Evaluation & Benchmarking

✓ Scalable AI Infrastructure

Von der Idee zur produktionsreifen AI

Eine gute AI-Lösung braucht mehr als ein API-Call zu ChatGPT. Wir designen und bauen Architekturen, die skalieren, zuverlässig sind und echten Business-Wert liefern.

Unsere Architektur-Patterns

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Der Gold-Standard für Enterprise AI – LLMs mit eigenem Wissen anreichern:

Document Processing Pipelines
Chunking & Embedding Strategies
Vector Database Selection & Tuning
Hybrid Search (Semantic + Keyword)
Re-Ranking & Filtering

AI Agents

Autonome Systeme, die komplexe Aufgaben selbstständig lösen:

Tool-Use & Function Calling
Multi-Step Reasoning
Memory & Context Management
Human-in-the-Loop Integration

MLOps

Machine Learning in Produktion betreiben:

Model Registry & Versioning
Automated Training Pipelines
A/B Testing & Experimentation
Model Monitoring & Drift Detection
Feature Stores

Technologie-Stack

Layer	Enterprise	Open-Source
LLM	OpenAI GPT-4, Azure OpenAI	Llama, Mistral, Ollama
Orchestration	Azure AI, Vertex AI	LangChain, LlamaIndex
Vector DB	Azure AI Search, Vertex Vector	Qdrant, Milvus, Chroma
Automation	Power Automate, Logic Apps	N8N, Prefect
MLOps	Azure ML, Vertex AI	MLflow, Kubeflow

Unser Architektur-Prozess

Requirements Workshop – Verstehen, was Sie erreichen wollen
Architecture Design – Technologie-Auswahl, Komponenten-Design
Proof of Concept – Schnell validieren, bevor wir skalieren
Production Build – Robuste, skalierbare Implementierung
Handover & Enablement – Ihr Team befähigen

Häufige Fragen

Was ist eine RAG-Pipeline und wann brauche ich sie?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert ein LLM mit einer externen Wissensdatenbank. Damit kann die KI auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zugreifen, ohne das Modell neu trainieren zu müssen. RAG eignet sich ideal für Chatbots, Wissensmanagement und dokumentenbasierte Anwendungen.

Welche Vector-Datenbank empfehlt ihr?

Die Wahl hängt vom Anwendungsfall ab. Für schnelle Prototypen eignet sich ChromaDB, für produktive Systeme empfehlen wir Weaviate, Qdrant oder Pinecone. Bei Self-Hosted-Anforderungen setzen wir auf Weaviate oder pgvector als PostgreSQL-Erweiterung.

Wie skaliert eine KI-Architektur in der Produktion?

Wir designen KI-Architekturen mit horizontaler Skalierbarkeit – von Load Balancing über Model-Serving-Frameworks wie vLLM bis hin zu Caching-Strategien. MLOps-Pipelines sorgen für automatisiertes Deployment, Monitoring und Model-Versionierung.