RAG-System
Um Modellausgaben in Ihren eigenen Dokumenten und Daten zu verankern.
- Dokument-Ingestion-Pipeline
- Embeddings + Vector Store
- Retrieval + Reranking
- Eval-Harness mit Golden Sets
- Admin-Interface für Quellen
- Lieferung in 3–5 Wochen
Keine Spielchen mit Stundenabrechnung, keine Rechnungen für Scope Creep, keine Posten, deren Namen Sie erst googeln müssen. Sie sehen eine Zahl, geben Ihr Okay, und wir liefern, was wir angeboten haben. Wenn wir uns verschätzen, trägt das Studio die Kosten, nicht Ihre Runway.
Um ein klar abgegrenztes KI-Feature in ein bestehendes Produkt zu bringen.
Um Modellausgaben in Ihren eigenen Dokumenten und Daten zu verankern.
Für mehrstufige agentische Workflows mit Tool-Use und Monitoring.
Brauchen Sie etwas dazwischen? Melden Sie sich
“Highly Recommended! I'm absolutely thrilled with the collaboration on creating and programming my website. Incredibly friendly, reliable, and truly skilled. All of my wishes were not only fulfilled but often exceeded. I received thoughtful advice, professional support, and top-tier technical execution. You can immediately tell that this is someone who knows their craft and works with real passion. This is exactly what perfect service should look like: a clear recommendation for anyone looking for a custom, modern, and high-functioning website! Many Thanks Mohammed for your Work 💪”
Neuer Scope bedeutet ein neues Festangebot, niemals einen offenen Stundenposten. Kleine Änderungen bleiben im ursprünglichen Preis. Größere Änderungen halten wir vorher klar fest, statt Sie damit zu überraschen.
Ja. Größere Engagements teilen wir in Meilensteine auf, üblicherweise 40 % beim Kickoff, 40 % bei der Demo und 20 % beim Launch. Den Rhythmus richten wir nach Ihrem Cashflow aus.
Ein einseitiges Dokument mit Scope, Deliverables, Timeline und einer Festsumme. Kein Stundenzähler, keine „zusätzlichen Ausgaben“, kein Kleingedrucktes. Sie unterschreiben, und das ist die Zahl.
Wir sind provider-agnostisch: Anthropic, OpenAI, Open-Weight-Modelle über Ollama oder Bedrock und lokale Inference. Die richtige Wahl hängt von Kosten, Latenz und Data-Residency ab. Bevor wir uns festlegen, benchmarken wir mehrere Varianten auf Ihrer echten Workload.
Sie. Die Inference-Kosten laufen direkt über Ihre eigenen Accounts (Anthropic, OpenAI usw.). Wir instrumentieren Kosten und Usage vom ersten Tag an, damit zum Monatsende keine Überraschungen auf der Rechnung stehen.
Jeder KI-Build kommt mit einem Eval-Harness: Golden-Set-Testfälle, automatische Regressionsläufe bei Prompt- oder Modelländerungen und Sampling aus der Produktion. Auf null bringen wir Halluzinationen nicht, aber wir machen sie messbar.