KI & Daten
KI-Features, die gemessen werden – nicht nur vorgeführt.
Ein Modell in ein Produkt einzubauen ist einfach. Die eigentliche Arbeit liegt darin, sicherzustellen, dass es die richtige Antwort liefert, zu vertretbaren Kosten und ohne Datenabfluss. Wir bauen KI-Features von Anfang an mit Evaluierungssets, Kostenkontrolle und Datenschutzregeln.
- KI-Integration
- 4–10 Wochen
Wann Sie uns anrufen sollten
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- 01
Ihr Team verbringt Stunden damit, Dokumente zu lesen, zu sortieren oder Daten daraus zu extrahieren.
- 02
Sie haben einen KI-Prototyp, können aber nicht belegen, dass er genau genug für den Produktivbetrieb ist.
- 03
Modellkosten oder Antwortzeiten wachsen schneller als die Nutzung.
Wie Tulmira vorgeht
Unser Vorgehen, Schritt für Schritt
- 1
Das richtige Problem wählen
Wir finden die Aufgaben, bei denen KI messbar Zeit spart, und sagen klar, wenn eine einfachere Regel genügt.
- 2
Zuerst das Evaluierungsset
Reale Beispiele mit abgestimmten richtigen Antworten, sodass jede Änderung an Prompt oder Modell vor dem Release bewertet wird.
- 3
Sicher integrieren
Retrieval über Ihre Daten, strukturierte Ausgaben, personenbezogene Daten entfernt, wo sie nicht nötig sind, und ein Mensch in der Schleife bei folgenreichen Entscheidungen.
- 4
Im Betrieb überwachen
Qualität, Kosten und Latenz je Feature im Blick, mit Alerts, wenn Antworten abdriften.
Unsere Standards
Praktiken, über die wir nicht verhandeln
- Kein KI-Feature geht ohne Evaluierungsset live
- Modellunabhängiges Design, damit Sie nicht an einen Anbieter gebunden sind
- Personenbezogene Daten minimiert, bevor sie ein Modell erreichen
- Zu jeder KI-Entscheidung werden Belege gezeigt, nicht nur ein Score
- Kosten- und Latenzbudgets pro Anfrage
- Pflichten aus dem EU AI Act für jeden Anwendungsfall geprüft
Was Sie erhalten
- Produktive KI-Features, in Ihr Produkt integriert
- Evaluierungsdatensätze und ein automatisiertes Scoring-Framework
- Versionierung von Prompts und Modellen
- Dashboards für Kosten, Qualität und Latenz
Tools, die wir dafür einsetzen
- Claude API
- OpenAI API
- Python
- pgvector
- LangGraph
- TypeScript
Referenz
So gebaut, wie wir unsere eigenen Produkte bauen
EvalCV
KI im Recruiting
EvalCV bewertet Lebensläufe mit einer LLM-Pipeline, die ihre Belege zeigt und protokolliert, welche personenbezogenen Merkmale entfernt wurden.
EvalCV ansehen →Dasjenige, das auf Ihrem Evaluierungsset bei vertretbaren Kosten am besten abschneidet. Wir konzipieren so, dass Sie den Anbieter wechseln können, ohne das Feature neu zu schreiben.
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