KI & Machine Learning

Wir entwickeln KI-Lösungen, die im Alltag wirklich helfen: von LLM-Assistenten und semantischer Suche bis zu Prognosen und Automatisierung. Immer mit klarem Zielbild, messbarer Qualität und sauberer Integration in deine Systeme – damit KI nicht „Demo“ bleibt, sondern Produkt wird.

Projekt anfragen

PoC

Schnell validieren, sauber planen

RAG

Wissen nutzbar machen

MLOps

Monitoring & Qualität im Betrieb

KI & Machine Learning: DevSolux entwickelt LLM-Assistenten, RAG und ML-Modelle für messbaren Nutzen

Von Idee zu Proof-of-Value

Datenschutz & Guardrails

Was wir für dich mit KI ermöglichen

KI bringt dann echten Mehrwert, wenn sie in Prozesse eingebettet ist: klare Datenbasis, sinnvolle Userflows, saubere Integrationen und messbare Qualität. Wir bauen Lösungen, die Teams entlasten, Wissen zugänglich machen und Entscheidungen unterstützen – ohne Blackbox-Gefühl.

LLM-Assistenten & Chatbots

Assistants für Support, Vertrieb oder interne Teams – mit klaren Rollen, sicheren Antwortregeln und nachvollziehbaren Quellen. Ideal, wenn Informationen verteilt sind und schnelle Antworten zählen.

Semantische Suche & RAG

Wissenssysteme auf Basis von Embeddings und Vektor-Suche: Dokumente, Tickets, Confluence, PDFs oder Wikis werden auffindbar – inklusive Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzise, kontextbasierte Antworten.

Dokumentenverarbeitung & NLP

Klassifikation, Extraktion und Zusammenfassung von Texten – z. B. Rechnungen, Verträge, E-Mails oder Reports. Ziel: weniger manuelle Erfassung, bessere Datenqualität und schnellere Bearbeitung.

Prognosen & Predictive Analytics

Nachfrage-, Umsatz- oder Kapazitätsprognosen, Anomalie-Erkennung und Scoring-Modelle. Für bessere Planung, weniger Überraschungen und datengetriebene Entscheidungen.

Computer Vision

Bilderkennung für Qualität, Dokumente oder visuelle Prüfungen – z. B. Defekt-Erkennung, Klassifikation oder strukturierte Auswertung von Bilddaten. Pragmatisch umgesetzt, passend zum Use Case.

MLOps, Monitoring & Betrieb

Deployment, Evaluations, Drift-Erkennung, Logging und Feedback-Loops. Damit Modelle & Assistants langfristig zuverlässig bleiben – inklusive Updates, Versionierung und Rollbacks.

So wird KI vom Experiment zum Produkt

Wir starten mit Nutzen und Datenrealität: Welche Entscheidungen, Texte oder Workflows sollen besser werden? Danach bauen wir eine Lösung mit klarer Evaluation, Guardrails und Integration in deine Systeme. So bleibt KI nachvollziehbar, sicher und im Betrieb messbar.

KI-System mit RAG, Evaluation und Monitoring

Embeddings Evaluation Guardrails

Discovery & Data Readiness

Use Cases, Nutzerrollen, Risiken und Datenquellen klären. Ergebnis: klarer Scope, Erfolgskriterien (KPIs) und eine belastbare Empfehlung, ob RAG, klassisches ML oder beides passt.

Solution Design & Evaluation

Architektur, Datenmodell, Prompts/Policies, Retrieval-Strategie und Testset definieren. Qualität wird messbar gemacht (z. B. Präzision, Halluzinationsrate, Antworttreue, Latenz).

Implementierung & Integration

Iterative Umsetzung: Datenpipelines, Vektorindex, Modell/LLM-Anbindung, APIs und UI-Integration. Inklusive Guardrails, Logging und klarer Fehlerbehandlung – damit das System robust bleibt.

Go Live & MLOps

Controlled Rollout, Monitoring, Feedback-Loops und kontinuierliche Verbesserungen. So bleibt KI verlässlich – auch wenn Daten, Prozesse oder Anforderungen sich ändern.

Technologie & Standards

DevSolux setzt KI so um, dass sie verantwortbar und wartbar bleibt: Datenqualität, klare Policies, Security & Datenschutz sowie messbare Evaluation sind Standard. Wir wählen Modelle und Architektur entlang deines Anwendungsfalls – nicht nach Buzzwords.

LLM & RAG: Embeddings, Vektor-Suche, Quellenbelege, Prompt/Policy-Design
Evaluation: Testsets, Qualitätsmetriken, Regression-Checks, Human-in-the-Loop
Security & DSGVO: Datenminimierung, Zugriffskontrolle, Secrets, Auditierbarkeit
MLOps: Versionierung, Monitoring, Drift-Erkennung, Feedback & kontinuierliche Verbesserung

Semantic Search RAG MLOps

Fragen, die am Anfang fast immer kommen

Für Wissensfragen, Textarbeit und Assistenz-Use-Cases sind LLMs mit RAG oft ideal. Für Vorhersagen, Scoring, Anomalien oder strukturierte Optimierung ist klassisches ML häufig besser. In vielen Projekten ist die beste Lösung eine Kombination – abhängig von Daten, Risiko und Zielbild.

Mit klaren Guardrails, Quellenbelegen (RAG), Evaluation über Testsets und regelmäßigen Regression-Checks. Zusätzlich bauen wir Feedback-Loops und Monitoring ein, damit Qualität im Betrieb sichtbar wird – und nicht nur im Demo.

Ja – wenn man es sauber plant. Wir setzen auf Datenminimierung, Zugriffskontrolle, sichere Secrets, Audit-Logs und klare Datenflüsse. Je nach Anforderung wählen wir passende Betriebsmodelle (z. B. isolierte Umgebungen, kontrollierte Indizierung, rollenbasierte Retrieval-Zugriffe).

Über saubere APIs, Webhooks und UI-Einbettung – z. B. in Webanwendungen, Portale, Admin-Backoffice oder Apps. Wichtig ist der Prozess: wer nutzt es wann, welche Freigaben gelten, welche Daten dürfen verarbeitet werden und wie wird der Output geprüft (Human-in-the-Loop, wenn nötig).

Eine kurze Beschreibung des Use Cases (Problem, Nutzer, erwarteter Nutzen), relevante Datenquellen (z. B. Dokumente, Tickets, CRM, Logs), Qualitätsanforderungen und eventuelle Compliance-Vorgaben. Danach schlagen wir einen klaren nächsten Schritt vor – oft ein Discovery/Proof-of-Value mit messbaren Kriterien.

Bereit für KI, die messbar hilft – statt nur zu beeindrucken?

Beschreib uns kurz deinen Use Case, deine Datenquellen und was „gut“ konkret bedeutet. Wir melden uns mit einem klaren, umsetzbaren nächsten Schritt – inkl. Proof-of-Value-Empfehlung.

Let’s get started