Leistung

KI-Integration

KI- und LLM-Funktionen, die verlässlich in Ihre Systeme integriert werden. Produktiv, nicht als Demo.

Definition

Was das ist — und was dazugehört.

KI-Integration bedeutet, bestehende KI-Technologien und Modelle in produktive Software einzubetten — von der Anbindung großer Sprachmodelle (LLMs) über Retrieval-Augmented Generation bis zu KI-gestützten Abläufen. Batunet entwickelt keine eigenen Modelle, sondern integriert vorhandene so, dass sie auf echten Daten arbeiten, nachvollziehbar bleiben und klare Verantwortungsgrenzen haben.

Leistungsumfang

  • LLM- und RAG-Integration in bestehende Systeme
  • Anbindung an Ihre Daten (Vektor- und klassische Speicher)
  • Bewertung, Grenzen und Fallbacks
  • Kostenkontrolle und Betrieb
  • Datenschutz und Nachvollziehbarkeit
Vorgehen

So bauen wir. Die Batunet Engineering Method.

Sieben Phasen — von der ersten Frage bis zum Betrieb nach Jahren. Kein Projektprozess, sondern die Art, wie wir denken.

  1. 01

    FrameRahmen

    Das eigentliche Problem, seine Grenzen und ein messbarer Erfolg werden definiert, bevor eine Lösung erwogen wird.

  2. 02

    ModelModellieren

    Die Domäne wird modelliert und in Kontexte geschnitten — mit einer präzisen, gemeinsamen Sprache.

  3. 03

    DecideEntscheiden

    Die tragenden Entscheidungen fallen zuerst, bewusst und dokumentiert, solange Ändern noch günstig ist.

  4. 04

    ProveBeweisen

    Ein lauffähiges Skelett beweist die Architektur auf dem riskantesten Pfad — vor der Breite.

  5. 05

    BuildBauen

    Auf dem bewiesenen Skelett entsteht das System in prüfbaren, umkehrbaren Schritten — Fortschritt wöchentlich sichtbar.

  6. 06

    HardenHärten

    Fehlerfälle, Last und Sicherheit werden geprüft, nicht angenommen. Aus „läuft“ wird „hält“.

  7. 07

    OperateBetreiben

    Wir betreiben, überwachen und entwickeln weiter — und halten das System verständlich und änderbar.

Ergebnis

Worauf Sie sich verlassen können.

  • 01

    KI-Funktionen, die im Produktivbetrieb bestehen

  • 02

    Nachvollziehbare Ergebnisse statt Blackbox

  • 03

    Kalkulierbare Betriebskosten

Eingesetzte Technologien

PythonLLM APIsRAGVektordatenbankenPostgreSQL
Fragen

Fragen zu KI-Integration

  • RAG oder Fine-Tuning?

    Meist RAG. Retrieval-Augmented Generation hält Wissen aktuell und nachvollziehbar, ohne ein Modell neu zu trainieren. Fine-Tuning setzen wir gezielt für Stil und Format ein, nicht für Faktenwissen.

  • Wie behalten wir die Kosten im Griff?

    Durch bewusste Modellwahl, Caching, Begrenzung von Kontext und Messung pro Anfrage. Kosten sind ein Architekturthema, kein Zufall.

Sprechen wir über Ihr Vorhaben.

Kein Vertrieb. Ein direktes Gespräch mit der Geschäftsführung.