LLM / KI-Entwicklung

Professionelle LLM / KI-Entwicklung von erfahrenen Entwicklern aus Graz, Österreich.

Künstliche Intelligenz und Large Language Models sind keine Zukunftsmusik mehr - sie sind konkrete Werkzeuge, die wir heute in Kundenprojekte integrieren. Bei dectria verbinden wir fundierte Softwareentwicklung mit praktischer KI-Erfahrung, um LLMs sinnvoll und sicher in bestehende Geschäftsprozesse einzubetten.

Mit unserem Produkt NetCero setzen wir KI produktiv ein: Über das Vercel AI SDK nutzen wir KI-gestützte Textgenerierung direkt in der Anwendung - etwa für Textzusammenfassungen, Tonalitätsanpassungen und mehrsprachige Content-Generierung. Die Provider-Abstraktion des SDK ermöglicht uns den nahtlosen Wechsel zwischen verschiedenen LLM-Anbietern. Azure OpenAI analysiert ESG-Berichte, extrahiert relevante Daten aus komplexen Dokumenten und unterstützt Unternehmen bei der EU-CSRD-Compliance. Diese Erfahrung aus dem eigenen Produktbetrieb fließt direkt in unsere Kundenprojekte ein.

Wir implementieren RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), die LLMs mit unternehmensspezifischen Daten verbinden, entwickeln intelligente Assistenten für Fachabteilungen und automatisieren dokumentenbasierte Workflows. Dabei achten wir besonders auf Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und die kontrollierte Integration in bestehende IT-Landschaften.

Kompetenzen

Was wir mit LLM / KI umsetzen

Azure OpenAI & Claude Integration Ollama On-Premise Deployments RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) Dokumentenanalyse & -extraktion Vercel AI SDK & Streaming Prompt Engineering & Evaluation Embedding-basierte Vektorsuche LLM-gestützte Workflow-Automatisierung Modell-Auswahl & Benchmarking Datenschutzkonforme KI-Architekturen

Einsatzgebiete

Typische Anwendungsfälle

Dokumentenanalyse & Compliance

KI-gestützte Extraktion und Analyse von Geschäftsdokumenten, Verträgen und Berichten - wie in unserer ESG-Plattform NetCero, die EU-CSRD-Berichte automatisiert verarbeitet.

Intelligente Assistenten & Chatbots

Maßgeschneiderte KI-Assistenten, die auf Ihre Unternehmensdaten trainiert sind und Mitarbeitern bei Recherche, Zusammenfassung und Entscheidungsfindung helfen - mit RAG-Technologie für präzise, quellenbasierte Antworten.

Prozessautomatisierung mit KI

Integration von LLMs in bestehende Workflows zur Automatisierung von Klassifikation, Zusammenfassung, Übersetzung und Datenextraktion - von der E-Mail-Triage bis zur automatisierten Berichterstellung.

Referenzen

Ausgewählte Projekte

Webanwendung

Klanglicht - Kunstfestival der Bühnen Graz

Klanglicht Audio-Guide

Mobile App

Radio Soundportal

Soundportal App

Auszahlungsplattform für die Einlagensicherung

Webanwendung

Österreichische Raiffeisen-Sicherungseinrichtung eGen (ÖRS)

Auszahlungsplattform für die Einlagensicherung

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Häufige Fragen

FAQ zu LLM / KI

Welche KI-Modelle setzt dectria ein?

Wir arbeiten mit Azure OpenAI (GPT), Anthropic Claude und Open-Source-Modellen via Ollama für On-Premise-Deployments. Die Modellwahl treffen wir projektspezifisch basierend auf Anforderungen an Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten und Datenschutz. Für datenschutzsensible Projekte setzen wir auf Azure OpenAI mit europäischer Datenresidenz oder Self-Hosted-Lösungen mit Ollama.

Wie stellt dectria den Datenschutz bei KI-Projekten sicher?

Datenschutz ist für uns nicht verhandelbar. Wir setzen auf Azure OpenAI mit EU-Datenresidenz, verwenden keine Kundendaten für Modell-Training und implementieren klare Datenverarbeitungsarchitekturen. Alle KI-Integrationen werden DSGVO-konform umgesetzt, mit voller Transparenz über Datenflüsse.

Was ist ein RAG-System und wann braucht man es?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet LLMs mit Ihren eigenen Daten. Das Modell sucht zuerst relevante Informationen in Ihrer Wissensdatenbank und generiert dann eine Antwort auf Basis dieser Quellen. Das verhindert Halluzinationen und ermöglicht präzise, quellenbasierte Antworten - ideal für Kundensupport, Wissensmanagement und Compliance.

Jedes Projekt beginnt mit einem Gespräch.

Lassen Sie uns über Ihre individuellen Bedürfnisse und Wünsche sprechen.

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