Manchmal ist die richtige Lösung keine Automatisierung an einem bestehenden Tool, sondern eine neue Anwendung, die um eine bestimmte AI-Fähigkeit herum gestaltet ist.
Wir beginnen bei der Fähigkeit selbst: was das Modell zuverlässig leisten muss, mit welchen Eingaben, und wie seine Ausgabe geprüft wird. Hält das an echten Beispielen stand, bauen wir die Anwendung darum herum, von Oberfläche und Konten bis zum Deployment, bis ein Tool entsteht, mit dem Menschen täglich arbeiten.
Was wir liefern
- Produktfindung und Scoping des MVP
- Interface- und Experience-Design
- Entwicklung der Anwendung
- Modellintegration mit strukturierten Ausgaben
- Konten, Rollen und Datenspeicherung
- Nutzungslimits und Kostenerfassung
- Evaluationssets und Tests
- Deployment, Monitoring und Weiterentwicklung
Technologie & Umsetzung
Unter der AI-Funktion liegt eine gewöhnliche, sauber gebaute Webanwendung: Konten, Datenbank, Berechtigungen, Dateiablage, bei Bedarf Abrechnung. Dieser Teil entscheidet darüber, ob das Produkt zuverlässig ist.
Modellaufrufe laufen auf dem Server, nie im Browser, hinter einer Anbieterschicht, damit sich das Modell wechseln lässt, wenn sich Preise und Fähigkeiten ändern. Ausgaben, auf die sich die Anwendung stützt, werden als strukturierte Daten angefordert und vor der Verwendung geprüft. Jeder Aufruf wird mit seinen Kosten protokolliert, und Limits pro Person halten die Ausgaben planbar.
Vor jedem Release werden Änderungen an Prompts, Modellen oder Daten an einem Set echter Beispiele geprüft.
Anwendungsbeispiel
Ein illustratives Szenario, keine Beschreibung eines abgeschlossenen Projekts.
Ein Unternehmen braucht eine geschützte Webanwendung, in der Mitarbeitende Dokumente hochladen, ihren Inhalt durchsuchen, ausgewählte Informationen vergleichen und strukturierte Entwürfe zur Prüfung erstellen.