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KI-Integration
LLM-Funktionen, die den Produktiveinsatz überstehen. RAG, Agenten, Evals und das kleine Handwerk, das die meisten Teams auslassen.
Wie wir es angehen.
KI in ein Produkt zu bringen ist leicht vorzuführen und schwer auszuliefern. Wir konzentrieren uns auf den Teil, der bleibt: Funktionen, die sich an einem schlechten Tag genauso verhalten wie an einem guten.
Das heißt: Retrieval, das wirklich das Richtige findet, Agenten, die wissen, wann Schluss ist, und Evals, damit du einen Prompt ändern kannst, ohne die Daumen zu drücken.
Ideal für
Teams, die KI im Produkt wollen, ohne wackelige Demo-Energie.
Was in deinem Repo landet
ai/
guardrails.ts
.env.example
package.json
Beispielhafte Struktur. Jede Datei typisiert, geprüft und deine.
Was du bekommst
- Chat-, Such- oder Agenten-Funktionen
- RAG-Pipelines über deine eigenen Daten
- Tool-Use und Function Calling
- Evals, damit Änderungen sicher live gehen
- Guardrails und Kostenkontrolle
- Funktioniert mit OpenAI, Anthropic oder lokalen Modellen