Leistungen

KI-Backend-, Integrations- & Modernisierungs-Engineering

Die Backend-, Integrations-, Retrieval-, Freigabe- und Modernisierungs-Schichten, die LLM-gesteuerte Workflows in der Produktion zuverlässig machen: Production RAG, MCP Tool Gateways, deterministische PLAN → EXECUTE → COMPOSE-Orchestrierung, LLM-Evaluations-Harnesses, richtliniengesteuerte Tool-Gateways und Legacy-Shadow-Core-Modernisierung.

Was wir bauen

Eine Ausführungsschicht, viele zusammenhängende Fähigkeiten

Vom Retrieval auf unstrukturierten Dokumenten über Computer-Vision-Intake, KI-gestützten Commerce, technische Lab-Signal-Workflows bis zum Backend darunter – jede Fähigkeit ist Teil desselben produktionsreifen Systems, keine separate Service-Linie.

Enterprise RAG & hybride Suche

Retrieval-Systeme für unstrukturierte Enterprise-Daten: PDFs, Verträge, Ausschreibungen, Richtlinien, E-Mails, Berichte, Tabellen und interne Wissensbasen. Vektorsuche, Keyword-Suche, Reranking, Metadaten-Filter und Quellenangaben liefern fundierte Antworten.

  • Hybride Suche – BM25 + Vektorsuche mit Reciprocal Rank Fusion
  • Cross-Encoder-Reranking und Metadaten-Filter
  • Quellengestützte Antworten mit Inline-Zitaten
  • Multi-Source-Indexierung und berechtigungsbasiertes Retrieval

Dokumentenintelligenz & strukturierte Extraktion

Pipelines, die komplexe Dokumente parsen und in zuverlässige strukturierte Daten überführen: PDF-Tabellen, gescannte Dokumente, Urteile, Vergabebekanntmachungen, Rechnungen, Formulare und Betriebsberichte.

  • PDF-Parsing, OCR-Workflows und Tabellen-Extraktion
  • Markdown-Konvertierung und JSON-Extraktion mit Schemas
  • Validierungsregeln und Confidence-Scoring
  • Human-Review-Loops für hochwertige oder unsichere Fälle

Deterministische KI-Workflow-Orchestrierung

Kontrollierte KI-Workflows statt unkontrollierter autonomer Agenten. Jeder Workflow folgt definierten Zuständen, Geschäftsregeln, Freigabe-Schritten und Audit-Logs.

  • LangGraph-ähnliche State Machines und bedingtes Routing
  • Tool-Ausführung mit strukturierten Verträgen
  • Workflow-State-Persistenz und Webhook-basierte Freigaben
  • Human-in-the-Loop-Freigaben und Eskalationspfade

Produktionsreife Voice-AI & Call-Automation

Konversationssysteme mit sub-300-ms-Latenz, sicher in Unternehmens-Backend-Systeme integriert und mit strikter Human-in-the-Loop-Eskalation.

  • Niedrig latente native Audio-Streams: Direkte Integration in native Speech-to-Speech-Modelle und optimierte WebSocket-/Streaming-Infrastruktur (Vapi, LiveKit, ElevenLabs), um den natürlichen Gesprächstakt zu treffen.
  • Kontextbewusste Voice-RAG: Spezialisierte, ultraschnelle Vektorsuch-Caching- und semantische Routing-Lösungen, um Unternehmenswissen, Compliance-Grenzen und Nutzerdaten im Millisekundenbereich im Call abzurufen.
  • Deterministische Voice-Guardrails & Escapes: Echtzeit-Validierungsschichten, die Audioausgaben überwachen, halluzinierte Zusagen verhindern und nahtlose Zustandsübergaben (Live-Audio + vollständige Transkripte) an menschliche Operatoren weiterleiten, wenn Randfälle oder Anomalien erkannt werden.
  • Volle System-Tool-Ausführung: Sichere Function-Calling-Architekturen, die Voice-Agenten zuverlässig dazu befähigen, Webhooks auszulösen, Datenbanken abzufragen und CRMs/ERPs mitten im Gespräch zu aktualisieren, ohne den Systemzustand zu beschädigen.

KI-Backend-Engineering

Die Backend-Infrastruktur, die nötig ist, um KI-Systeme produktiv zu betreiben: APIs, Datenbanken, Queues, Storage, Authentifizierung, Monitoring, Kosten-Kontrollen und Integrationen.

  • FastAPI-Dienste, PostgreSQL, Qdrant / pgvector, Redis
  • Background-Jobs, Queues und Async-Worker
  • Docker-basiertes Deployment mit sicherer Konfiguration
  • Observability, Kosten-Kontrollen und API-Integrationen

Evaluation, Guardrails & Auditierbarkeit

KI-Verhalten messen und kontrollieren, bevor es in den Geschäftsbetrieb geht. Evaluations-Pipelines, Regressionstests, Guardrails, Audit-Logs und Quality-Dashboards.

  • RAG-Evaluation – Faithfulness, Context Recall, Answer Relevance
  • Halluzinations-Checks und Prompt-Injection-Kontrollen
  • Schutz sensibler Daten und PII-Handling
  • Audit-Trails und Operator-Dashboards

KI-Modernisierung von Legacy-Systemen

KI-Funktionen rund um bestehende Systeme – ohne riskanten Komplettersatz. API-Schichten, Shadow-Systeme, Vergleichs-Engines und Workflow-Overlays für schrittweise Modernisierung.

  • Strangler-Pattern mit modernen API-Schichten
  • Shadow-Architektur und Vergleichs-Engines
  • Read-Only-Adapter und Daten-Synchronisation
  • Schrittweise Migrations-Unterstützung mit Audit-Logs

Computer-Vision-Workflow-Systeme

Wir bauen praxistaugliche Computer-Vision-Workflows, in denen Bilder zu strukturierten operativen Eingaben werden — z. B. für geführte Vermessung, visuelle Empfehlungen, Review-Queues und Quotation-Workflows.

  • Foto-Intake mit Kalibrierungsreferenzen (z. B. A4)
  • Homographie, geführte Eckenauswahl und Admin-Review
  • Visuelle Previews und bildbasierte Empfehlungen
  • Review-Queues, die CV mit Operator-Bestätigung kombinieren

KI-gestützter Commerce & Personalisierung

Wir unterstützen Commerce-Workflows mit KI für Personalisierung, geführte Produktauswahl, Kunden-Intake, Content-Erstellung und operative Automatisierung.

  • Foto- und präferenzbasiertes Kunden-Intake
  • Personalisierte Produktempfehlungen und Shortlists
  • Checkout, Logistik und IOSS-/MwSt-Handling
  • Kundenservice- und Operations-Automatisierung

Technik-Lab & KI-fähige Signal-Workflows

Wir unterstützen Technik-Lab-Konzepte, in denen RF, SDR, Signaldaten, Dashboards und KI-fähige Analyse-Workflows für Training, Forschung und Operator-Unterstützung kombiniert werden.

  • RF/SDR-Trainings-Infrastruktur und Hands-on-Workflows
  • Spektrumserfassung, Labelling und Event-Datensätze
  • KI-gestützte Klassifikation und Anomalie-Erkennung
  • Operator-Assistenz-Dashboards über Lab-Signalen

Custom Integrationen

Wir verbinden KI-Systeme und Backends mit den Tools, die echte Teams nutzen — CRMs, ERPs, E-Mail, WhatsApp, Partnerportale, interne Datenbanken — über saubere, dokumentierte Verträge.

  • CRM- und ERP-Integrationen mit typisierten Verträgen
  • E-Mail-, WhatsApp- und Partnerportal-Konnektoren
  • Datenbank-Adapter und event-getriebene Workflows
  • Authentifizierung, Wiederholungen, Audit-Logs und Observability

Technische Fähigkeiten

Frameworks sind Werkzeuge, nicht das Produkt

Wir setzen LangChain, LangGraph, LlamaIndex, MCP, OpenAPI-Tools und maßgeschneiderte Orchestrierungs-Patterns dort ein, wo sie passen – wir erzwingen aber keinen Framework-Lock-in. Für Produktivsysteme priorisieren wir klare APIs, Auditierbarkeit, Observability, Wiederholungen, Berechtigungen, Kostenkontrolle und wartbare Ausführungsabläufe.

  • LangChain / LangGraph Agenten-Workflows
  • LlamaIndex / maßgeschneiderte RAG-Pipelines
  • MCP- und OpenAPI-Tool-Schnittstellen
  • Vektordatenbanken und hybride Suche
  • Human-in-the-loop-Freigabeflüsse
  • Async-Worker, Queues, Wiederholungen und Audit-Logs
  • Cloud-, Hybrid- und On-Prem-Deployment
  • Observability, Evaluation und Kostenmonitoring

So arbeiten wir

Ein eingegrenzter erster Schritt, dann ein Produktivsystem

Die meisten Engagements beginnen klein und wachsen mit Evidenz – ein Proof of Confidence an echten Dokumenten, dann ein Produktivsystem, dann Erweiterung auf weitere Workflows.

01

Einzelner Engineer-Einsatz

Für Kunden, die einen starken Backend- oder Integrations-Engineer in ein bestehendes Team einbetten möchten.

02

Dediziertes Nearshore-Team

Für Kunden, die einen kleinen Delivery-Pod mit Backend-, Daten-, DevOps- und KI-Integrationsfähigkeiten benötigen.

03

Projektbasierte Delivery

Für definierte Integrations- oder KI-Backend-Implementierungsprojekte mit klarem Umfang und Ergebnis.

Mit einem produktisierten Erst-Engagement starten

Enterprise MCP / OpenAPI Gateway Sprint

2–4 Wochen · fester Umfang

Unser fest umrissener KI-Integration-Sprint

Ein internes System sicher für KI-Agenten verfügbar machen. Wir kartieren einen ausgewählten Workflow oder ein Legacy-System, entwerfen sichere KI-aufrufbare Tools, implementieren ein MCP- / OpenAPI- / FastAPI-Gateway und ergänzen Authentifizierung, Berechtigungen, Validierung, Logging und Audit-Trails – damit KI mit realen Geschäftssystemen unter Kontrolle interagiert.

  • Ein internes System kartieren — Datenbank, Portal, ERP, CRM oder Workflow
  • Sichere KI-aufrufbare Tools mit expliziten Input/Output-Verträgen entwerfen
  • MCP- / OpenAPI- / FastAPI-Gateway implementieren
  • Authentifizierung und Tool-Level-Berechtigungsprüfungen
  • Strukturiertes Logging und Audit-Trail für jeden Tool-Call
  • Fehlerbehandlung, Validierung und deterministische Schutzmechanismen
  • Dokumentierter Code und Deployment-Hinweise zum Behalten
  • Optional: Demo-Workflow angebunden an ein LLM- oder Agenten-Interface

Controlled AI Workflow Sprint

Einen Prozess vom Prototyp zur kontrollierten Ausführung bringen

Verfügbar als fest umrissener Controlled AI Workflow Sprint: ein operativer Workflow, ein kontrollierter Ausführungspfad, eine Operator-Oberfläche, messbare Akzeptanzkriterien und eine dokumentierte Deployment-Architektur.

Nächster Schritt

Bringen Sie KI in Ihre Dokumente, Daten und Workflows

Erzählen Sie uns von Ihren Dokumenten, Bildern, technischen Signalen, Datenquellen oder operativen Workflows. Wir antworten mit einem Architektur-Pfad und einem realistischen Plan vom Proof of Confidence zur Produktion.