KI & maschinelles Lernen
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Jahre im Produktivbetrieb
Was es ist
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist der Zweig der KI, der sich mit dem Verstehen und der Generierung menschlicher Sprache befasst – Modelle umfassen Klassifikatoren, Named-Entity-Recognition-Systeme, semantische Suchanwendungen und sprachbasierte Wissensdatenbanken.
Was Sie erhalten
Was wir entwickeln
Wir entwickeln NLP-Pipelines, die auf Ihren spezifischen Texttyp zugeschnitten sind: domänenspezifische Terminologie erfordert andere Trainingsstrategien als allgemeine Sprache. Ob Sie Support-Tickets nach Dringlichkeit und Thema klassifizieren, Vertragsklauseln für rechtliche Überprüfungen extrahieren oder eine semantische Suche in einer Wissensdatenbank einrichten müssen – wir wählen die geeigneten Modellarchitekturen und Trainingsdaten aus und bauen die Evaluierungsinfrastruktur auf, um die Leistung im Laufe der Zeit zu validieren.
NLP-Projekte beginnen mit einer Bewertung Ihrer Textdaten — Volumen, Sprachen, Domänenspezifität und Qualität der bestehenden Annotationen. Wir liefern Modelle mit dokumentierten Performance-Metriken, Trainingspipelines für Nachtraining und Monitoring-Dashboards, die Modell-Drift und Genauigkeit in der Produktion verfolgen.
Kernkompetenzen
Jedes Engagement wird auf Ihre Anforderungen zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir einbringen.
Semantische Suche mit Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Dokumentenzusammenfassung und Schlüsselpunktextraktion
Mehrsprachige Modell-Unterstützung und Cross-Language-Retrieval
Mehrsprachige Textverarbeitung und Übersetzungspipelines
Aufbau und Verwaltung von domänenspezifischen Wissensgraphen
Unser Prozess
Ein strukturierter, Engineering-geführter Ansatz, der von Ihren Zielen zu einem Produktivsystem führt — ohne Überraschungen bei der Übergabe.
Typisches Engagement
8–16 WOCHEN
Wir erfassen Ihre Ziele, Rahmenbedingungen und vorhandene Infrastruktur. Der Umfang wird definiert und Erfolgskriterien vereinbart, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir entwerfen den technischen Ansatz, wählen die richtigen Werkzeuge und erstellen einen meilensteinbasierten Lieferplan ohne Unklarheiten.
Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Demos. Code-Reviews, Testabdeckung und Dokumentation laufen parallel — nicht erst am Ende.
Produktivrelease mit Monitoring-Setup und Übergabedokumentation. Wir bleiben in den ersten Wochen nach dem Launch eng an Ihrer Seite.
FAQ
NLP ist das breitere Feld der maschinellen Sprachverarbeitung — es umfasst Textklassifikation, Named Entity Recognition, Sentimentanalyse, Übersetzung und Informationsextraktion. Generative KI ist eine Unterkategorie, die sich auf die Erzeugung neuer Inhalte konzentriert. In der Praxis kombinieren die meisten Produktionssysteme beides: NLP-Pipelines für die Vorverarbeitung und Strukturierung, generative Modelle für die Ausgabeerzeugung.
Ja. Domänenspezifische NLP ist einer unserer Kernbereiche. Wir trainieren oder feinabstimmen Modelle auf Ihren tatsächlichen Daten — juristische Dokumente, medizinische Berichte, Finanzanalysen, technische Dokumentation — damit die Modelle Fachterminologie, Abkürzungen und Kontexte Ihrer Branche korrekt verarbeiten.
Wir setzen mehrsprachige Transformer-Modelle ein, die über 100 Sprachen ohne separate Trainingspipelines unterstützen. Für spezifische Sprachpaare mit hohen Qualitätsanforderungen trainieren wir dedizierte Modelle. Die Pipeline umfasst Spracherkennung, normalisierte Tokenisierung und sprachspezifische Nachbearbeitungsschritte, um Genauigkeit über alle unterstützten Sprachen hinweg sicherzustellen.
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
