KI-Integration
Sprachmodelle in Ihre bestehenden Anwendungen integrieren – nicht als Selbstzweck, sondern für klar umrissene Aufgaben: eigene Dokumente durchsuchbar machen, Anfragen vorsortieren, Texte erzeugen. Für mehrstufige Abläufe lassen sich mehrere KI-Instanzen zu einem Multi-Agenten-System verbinden – mit klar gesetzten Freigabepunkten.
Kontakt aufnehmenLeistungsumfang
- Anbindung von Sprachmodellen an bestehende Anwendungen (REST, Function Calling)
- Retrieval-Augmented Generation: eigene Dokumente und Daten nutzbar machen
- Agentic Integration: das Modell handelt selbst (E-Mails, Code-Ausführung, Buchungen)
- Wiederkehrende Abläufe als Skills festhalten: Vorgehen, Skripte und Vorlagen an einer Stelle
- Multi-Agenten-Systeme, in denen mehrere KI-Instanzen zusammenarbeiten
- Vektordatenbanken, Embeddings und wiederverwendbare Prompt-Templates
- KI in bestehende Arbeitsabläufe einbetten (Kundenbetreuung, Recruiting, Buchhaltung)
- Mensch-KI-Zusammenarbeit definieren: wer macht was, wo liegen Freigabepunkte
Unser Vorgehen
Vier Schritte, ein Ansprechpartner – von der Analyse bis zum laufenden Betrieb.
Anwendungsfall
Konkreten Anwendungsfall und überprüfbare Erfolgskriterien festlegen – bevor über Modelle gesprochen wird.
Machbarkeit
An einem Prototyp prüfen, ob ein Sprachmodell die Aufgabe verlässlich löst.
Integration
Anbindung an die bestehende Anwendung – inklusive Datenzugriff, Prompt-Templates und Verhalten im Fehlerfall.
Betrieb
Antwortqualität, Kosten und Latenz im laufenden Betrieb beobachten und nachjustieren.
Referenzen
KI-Integration in eine bestehende Fachanwendung
LLM-Funktionen in eine produktionsnahe Java/React-Anwendung integriert: REST-Anbindung an ein Sprachmodell, wiederverwendbare Prompt-Templates und Retrieval-Augmented Generation mit Vektorsuche.
Sechs Bausteine der LLM-Integration in Spring Boot
Öffentlich einsehbares Demo-Repo mit sechs typischen Bausteinen, jeweils als eigener Kanal: Chat per REST, Prompt-Templates, Retrieval-Augmented Generation, Anbindung einer Vektordatenbank (Qdrant), LangChain4j mit Sitzungs-Gedächtnis und KI-gestützte Ticket-Klassifikation.
Weitere Leistungen
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