KI-Integration für bestehende Produkte
Ihr Produkt funktioniert bereits und Ihre Nutzer haben schon Daten darin. Ich ergänze LLM-Funktionen darauf: eine Suche, die aus Ihren Dokumenten antwortet und für jede Antwort eine Quelle nennt, eine Extraktion, die Dateien in Felder verwandelt, und Assistenten, die in Ihrem Produkt arbeiten statt daneben.
Welches Problem das löst
Ihre Nutzer fragen immer wieder nach Suche oder einem Assistenten, aber ein Modell ohne Ihre Daten gibt selbstsicher falsche Antworten, und niemand in Ihrem Team hat Zeit, es sicher anzubinden.
Lieferumfang
- Dokumentensuche, die mit Quellenangaben antwortet
- Extraktion von Feldern aus PDFs und anderen Dateien
- Ein Assistent, der an die Daten Ihres Produkts angebunden ist
- Prüfhinweise für Antworten, bei denen sich das Modell unsicher ist
- Quellcode und Deployment, die Ihnen gehören
So funktioniert es
Ich lese zuerst Ihren Code und Ihre Daten und wähle dann eine Funktion aus, die ich ergänze, zum Beispiel die Suche in Ihren Dokumenten. Sie wird in Ihren bestehenden Stack und Ihre Berechtigungen eingebaut, sodass Nutzer nur Antworten aus Daten erhalten, die sie sehen dürfen. Alles, bei dem das Modell unsicher ist, wird zur Prüfung durch einen Menschen markiert. Weitere Funktionen folgen auf derselben Basis. Die Betriebskosten hängen vor allem davon ab, welches Modell jeder Schritt nutzt, wie ich in was ein KI-Agent im Betrieb kostet zeige.
Wann es nicht passt
Nicht passend, wenn Sie einen neuen, eigenständigen Agenten auf WhatsApp oder Telegram wollen (siehe AI Agent Development: KI-Agenten & Chatbots), oder wenn die Funktion kein Modell braucht und eine einfache Datenbankabfrage genügt.
Technologien
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL