Wir bauen die Datenpipelines, Vektorspeicher und Echtzeit-Streaming-Infrastruktur, die moderne KI-Anwendungen und Business Intelligence antreibt.
Über Ihre Daten sprechenDesign und Deployment produktionsreifer Vektorspeicher mit Pinecone, Weaviate oder ChromaDB für semantische Suche, Empfehlungsengines und RAG-Pipelines.
Event-Driven-Architekturen mit Kafka, Redis Streams und WebSockets für Echtzeit-Datenverarbeitung, Benachrichtigungen und Live-Dashboards.
Moderne Data-Warehouse-Lösungen mit Snowflake oder BigQuery, orchestriert mit dbt für zuverlässige, getestete und dokumentierte Datentransformationen.
Retrieval-Augmented Generation ist heute das wirkungsvollste KI-Architekturmuster. Wir bauen produktionsreife RAG-Systeme, die Ihre proprietären Daten mit LLMs verbinden.
Ingestion & Chunking
Dokumente, PDFs und Datenbanken werden geparst, aufgeteilt und mit Metadaten-Tagging für optimales Retrieval bereinigt.
Embedding & Indexierung
Textabschnitte werden mit OpenAI oder Open-Source-Modellen in Vektor-Embeddings umgewandelt und in leistungsstarken Vektordatenbanken gespeichert.
Retrieval & Generation
Semantische Suche ruft den relevantesten Kontext ab, der in LLM-Prompts eingefügt wird, um genaue, fundierte Antworten zu erhalten.
import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone
# Semantic Search
query = "Q3 Revenue analysis"
docs = index.similarity_search(
query,
k=5, # Top 5 matches
filter={ "department": "finance" }
)
# Pass to LLM
llm.predict(prompt, context=docs)