Wir arbeiten mit kommerziellen Sprachmodellen von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral, ausgewählt nach Ihren Performance-, Deployment- und Kostenanforderungen. Wir setzen auch Open-Source-Modelle über Hugging Face ein, wenn Flexibilität, Self-Hosting oder mehr Kontrolle über die Modell-Ebene benötigt wird. Für Kunden mit strengeren Sicherheits-, Compliance- oder Infrastrukturanforderungen bieten wir lokale/private Deployments mit Modellen wie Llama oder Mixtral an.

Für Voice Agents verwenden wir spezialisierte Modelle wie Parakeet für gestreamte Speech-to-Text-Verarbeitung und Kokoro für Text-to-Speech in Echtzeit-Konversationsschnittstellen. Diese ermöglichen latenzarme, natürliche Sprachinteraktionen für telefonbasierte Agenten und Konversationsassistenten.

Ja. Wir bieten lokale und private Deployments mit Modellen wie Llama oder Mixtral für Kunden mit strengeren Sicherheits-, Compliance- oder Infrastrukturanforderungen. Wir können über Docker, Kubernetes und Terraform für wiederholbare Infrastruktur-Provisionierung und kontrollierte Enterprise-Rollouts deployen. Self-Hosted-Lösungen sind für Kunden verfügbar, die mehr Kontrolle über Deployment und Betrieb benötigen.

Unser Core-App-Stack verwendet TypeScript, Node.js und Next.js für Produktionsanwendungen, APIs und kundenorientierte KI-Erlebnisse. Wir nutzen Python, wo es am besten für Model-Pipelines, Datenverarbeitung und KI-spezifische Backend-Logik geeignet ist. Backend-Services werden in Node.js, Next.js und Python FastAPI gebaut, abhängig von Produkt-, Integrations- und Model-Serving-Anforderungen.

Ja. Wir verwenden n8n für Workflow-Automatisierung, Orchestrierung, Integrationen, Genehmigungen und operative KI-Workflows ohne aufwändigen Custom-Build-Overhead. Dies ermöglicht uns, schnell zu bauen und zu iterieren, während wir Flexibilität für komplexe Anwendungsfälle beibehalten.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik zur Verankerung von KI-Modell-Outputs in Ihren Dokumenten, internem Wissen und verbundenen Geschäftsdaten. Wir implementieren RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken wie OpenSearch, Pinecone, Qdrant und pgvector, ausgewählt nach Skalierung, Hosting-Präferenzen und Retrieval-Anforderungen. Wir bauen auch Document-Ingestion- und Chunking-Pipelines zur Aufbereitung unstrukturierter Inhalte für Retrieval, Suche und nachgelagerte KI-Workflows.

Wir bauen Konnektoren zu Slack, Microsoft Teams, SharePoint, Google Drive, CRMs, Outlook, ERP-Systemen und anderen gängigen Tools, damit KI-Systeme in Ihrer bestehenden Umgebung arbeiten können. Unser API-basierter Integrationsansatz bedeutet, dass wir praktisch jedes System mit einer API verbinden können.

Wir deployen auf Azure, GCP, AWS, Hetzner, IONOS, Vercel, Scalingo und Heroku, abhängig von Ihren Präferenzen, Geografie und Compliance-Anforderungen. Für EU-basierte Kunden, die Datensouveränität benötigen, können wir auf europäischer Cloud-Infrastruktur oder vollständig On-Premise deployen.

Wir implementieren umfassende Governance-Layer einschließlich Logging und Observability via n8n für Workflow-Logs und Microsoft AI Tooling für App/Model-Telemetrie. Wir nutzen Langfuse für tieferes LLM-Tracing bei Bedarf. Für Sicherheit und Compliance implementieren wir Guardrails und Moderation mit n8n-Workflow-Checks plus Microsoft AI Safety/Moderation-Tooling für Filterung, Risikoprüfungen und Policy-Enforcement. Wir handhaben Zugriffskontrolle, SSO und DSGVO-Compliance in kontrollierten Kundenumgebungen.

Ja. Wir bauen Genehmigungsschritte in n8n-Workflows mit Microsoft-Tools für Review-Oberflächen. Human-in-the-Loop-Review stellt sicher, dass KI-Outputs von Menschen verifiziert werden können, bevor Aktionen ausgeführt werden, was für wichtige Entscheidungen und Qualitätskontrolle unerlässlich ist.

Für schnelle Bereitstellung nutzen wir Open WebUI und das Azure Sample Chat Repository, um schnell einsatzfähige KI-Interfaces zu liefern. Für maßgeschneiderte Lösungen bauen wir Web-Apps in React und Next.js für KI-Produkte, interne Tools und kundenorientierte Interfaces. Wir erstellen interne Chat-Interfaces für Employee Copilots, Wissensassistenten und workflow-gesteuerte KI-Anwendungen. Wir bauen auch Slack- und Teams-Bots zur Einbettung von KI in bestehende Kommunikations-Workflows, Voice-Interfaces für Konversationsassistenten und Custom-UI-Widgets, die in Drittanbieter-Webseiten eingebettet werden können.

Wir nutzen LiveKit als Streaming-Server-Layer für Voice- und Video-Agenten, die latenzarme Echtzeit-Interaktion erfordern. Kombiniert mit Speech-to-Text-Modellen wie Parakeet und Text-to-Speech-Modellen wie Kokoro bauen wir Voice Agents, die Telefonanrufe bearbeiten, Kundenanfragen beantworten und Konversationsunterstützung mit natürlicher, menschenähnlicher Interaktion bieten können.

Ja. Wir priorisieren EU-konforme Infrastruktur und Datensouveränität. Wir können auf europäischen Cloud-Anbietern deployen, DSGVO-konforme Datenverarbeitung implementieren und Open-Source- oder Self-Hosted-Modelle nutzen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben. Unsere Governance-Layer umfassen Compliance-Monitoring, Zugriffskontrolle und Audit-Logging.

Wir nutzen Microsoft AI Tooling für Evaluierungen, mit Langfuse für Prompt/Versions-Vergleiche und Output-Qualitätsanalyse. Unser Monitoring-Stack umfasst n8n für Workflow-Logs, Microsoft AI Tooling für App/Model-Telemetrie und Langfuse für tieferes LLM-Tracing, wenn wir Einblick in Prompts und Modellverhalten benötigen.