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LLM & Generative KI

Wir konzipieren und liefern generative KI-Systeme, die echtem Traffic, echten Daten und echter Compliance-Prüfung standhalten.

Wo wir helfen​

Retrieval-Augmented Generation (RAG)​

Fundierte Antworten auf Basis Ihrer eigenen Wissensbasis — mit Quellenangaben, Zugriffssteuerung und Evaluation. Wir bauen den Ingestion-, Chunking-, Retrieval- und Re-Ranking-Stack und belegen die Qualität mit Offline- und Online-Metriken.

Agenten & Workflows​

Werkzeugnutzende Agenten, die mehrstufige Arbeit automatisieren: Ticket-Triage, Dokumentenverarbeitung, interne Copiloten. Wir fassen Handlungsspielraum eng, ergänzen Guardrails und behalten den Menschen in der Schleife, wo es zählt.

Fine-Tuning & Anpassung​

Wenn Prompting nicht reicht, trainieren oder adaptieren wir offene Modelle auf Ihren Domänendaten — auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren.

Evaluation & Guardrails​

Jedes System wird mit einer Eval-Suite ausgeliefert: Golden Datasets, Regressionstests und Produktions-Monitoring für Halluzination, Kosten und Latenz.

Typische Ergebnisse​

  • Ein Support-Copilot, der 40 %+ der Tier-1-Tickets mit belegten Antworten abfängt.
  • Eine Dokumentenverarbeitung, die manuelle Bearbeitung von Stunden auf Sekunden senkt.
  • Ein interner RAG-Assistent, deployt in Ihrer EU-Cloud-Region, DSGVO-konform.

Wie wir bauen​

# Eine fundierte Antwort ist nur so gut wie ihre Evaluation.
# Jedes nicojahn-RAG-Projekt wird mit einer Regressions-Eval-Suite ausgeliefert.
from nicojahn.eval import GoldenSet, score

results = score(
    system="support-copilot",
    dataset=GoldenSet.load("tier1-tickets-v3"),
    metrics=["faithfulness", "answer_relevance", "citation_accuracy"],
)
assert results.faithfulness > 0.95  # Deploy nur bei ausreichender Qualität

Wir setzen standardmäßig auf die für die Aufgabe leistungsfähigsten Modelle und halten die Architektur anbieterflexibel — Sie sind nie an einen Vendor gebunden.

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