RAG-Chatbot für internes Wissen
Wir stellen einen vollständig selbst gehosteten Chatbot bereit, der auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert und Fragen in Echtzeit beantwortet – ausschließlich auf der Grundlage Ihrer internen Daten, mit hybrider Suche (semantisch und nach Stichwörtern), OCR für gescannte Dokumente, rollenbasierter Zugriffskontrolle und einer Quellenangabe bei jeder Antwort. Für komplexere, wissensintensive Anwendungsfälle erweitern wir dies um kontextbezogene Einbettungen und Reranking-Modelle.
Wichtigste Merkmale:
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Antworten, die ausschließlich auf Ihren internen Daten basieren
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Hybride Suche (semantisch + Stichwort)
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OCR für gescannte Dokumente
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Rollenbasierte Zugriffskontrolle
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Quellenangabe bei jeder Antwort
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Kontextbezogene Einbettungen und Neurangfolge für wissensintensive Anwendungsfälle
Ideal für:
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Teams, die Zeit damit verlieren, Dokumente, Systeme und Abteilungen zu durchsuchen, und interne Daten nicht an öffentliche KI-Tools übermitteln können.
KI-Sprachbot
Ein selbst gehosteter Sprachassistent kombiniert Spracherkennung, Sprachverständnis und natürliche Sprachsynthese für eine mehrsprachige Interaktion in Echtzeit, einschließlich der Integration in Ihre bestehenden CRM- und Ticketingsysteme – ganz ohne Abhängigkeit von externen Sprach-APIs.
Wichtigste Merkmale:
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Spracherkennung, Sprachverständnis und natürliche Sprachsynthese
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Echtzeit-Interaktion in mehreren Sprachen
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Integration in Ihre CRM- und Ticketingsysteme
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Selbst gehostet, ohne Abhängigkeit von externen Sprach-APIs
Ideal für:
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Kundendienstteams, die regelmäßig telefonische Anfragen bearbeiten und die Sprachdaten intern speichern möchten.
Selbst gehosteter LLM-Dienst
Wir betreiben Open-Source-Sprachmodelle (z. B. Qwen, Llama, Mistral) vollständig innerhalb einer Infrastruktur, die Sie selbst kontrollieren, ohne Abhängigkeit von externen Anbietern wie OpenAI. Je nach Anwendungsfall passen wir das Modell mithilfe von LoRA, QLoRA oder vollständigem Fine-Tuning an Ihre Terminologie an. Typische Anwendungsfälle sind Datenextraktion, Kundenservice und Dokumentenzusammenfassung. Sie erhalten ein Modell, das Ihren Kontext kennt, anstatt eines generischen Modells.
Wichtigste Merkmale:
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Open-Source-Modelle (z. B. Qwen, Llama, Mistral)
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Läuft vollständig innerhalb einer Infrastruktur, die Sie selbst kontrollieren
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Keine Abhängigkeit von externen Anbietern wie OpenAI
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An Ihre Terminologie angepasst über LoRA, QLoRA oder vollständiges Fine-Tuning
Ideal für:
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Datenextraktion, Kundenservice und Zusammenfassung von Dokumenten, insbesondere wenn die Daten Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen.
Workflow-Automatisierung mit KI-basierter Entscheidungslogik
Workflow-Automatisierung mit KI-basierter Entscheidungslogik
Wichtigste Merkmale:
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Auf n8n aufgebaut
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Verbindet CRM, E-Mail, Datenbanken und APIs
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Ereignisgesteuerte Workflows
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KI-Schritte zur Klassifizierung, Zusammenfassung oder Weiterleitung
Ideal für:
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Sich wiederholende Prozesse, die sich über mehrere Systeme erstrecken und derzeit auf manuelle Übergaben beruhen.
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