KI-Integration & LLM-Apps

Liefern Sie KI, die wirklich funktioniert in der Produktion . Erste Demo in 10–14 Tagen.

Q: Wie lange dauert eine KI-Integration?

Funktionierendes Demo/Pilot dauert 2–4 Wochen. Voller Production-Build typischerweise 4–10 Wochen, abhängig von Komplexität, Datenvolumen und Anzahl der Integrationen. Wir starten immer mit einem Discovery Sprint, um den Scope zu fixieren.

Q: Was kostet eine KI-Integration?

Hängt vom Umfang ab. Discovery Sprint ab €3–5k. Pilot/PoC ab €10–20k. Voller Production-Build ab €25–60k+. Detaillierte, kostenlose Schätzung nach Discovery-Call — unverbindlich.

Q: Sind meine Daten sicher?

Ja. NDA und DPA werden vor Datenzugriff unterschrieben. Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur. Wir wenden RBAC, Audit-Trails und Datenminimierung standardmäßig an. DSGVO-Konformität und Datenschutz sind Teil der Architektur, nicht nachträglich.

Q: Wie kontrollieren Sie Halluzinationen?

Über eine mehrschichtige Eval-Pipeline: automatisierte Genauigkeitstests, LLM-as-Judge-Scoring, Human-in-the-Loop-Reviews und Produktions-Halluzinations-Monitoring mit Alerting. Unser Ziel ist < 2–3% Halluzinationsrate.

Q: Kann ich meine eigenen On-Premise-Modelle nutzen?

Ja. Wir unterstützen On-Premise-Deployments mit Llama 3, Mistral und anderen Open-Weight-Modellen. Cloud, Hybrid oder voll on-prem — Architektur ist by Design modell-agnostisch.

Q: Was, wenn die KI falsche Antworten gibt?

Wir bauen Guardrails: Confidence-Scoring, Fallback zu menschlichem Review, automatisches Flagging niedriger Antwortqualität. Die Eval-Pipeline fängt Regressionen ab, bevor sie Nutzer erreichen.

Q: Integrieren Sie mit unserem CRM/ERP?

Ja. Wir haben mit Salesforce, HubSpot, SAP, Custom-ERPs und Legacy-APIs integriert. Die Daten-Konnektoren sind als modulare Komponenten gebaut, die erweitert oder ausgetauscht werden können.

Q: Wie sieht die Wartung aus?

Laufendes Monitoring, Modell-Updates bei neuen Versionen, Drift-Erkennung, Kostenoptimierungs-Reviews und priorisierter Support. Wir bieten SLA-basierte Wartungspakete.

RAG, Agenten, Tool-use — produktionsreif, kein Demo
Token-Kostenkontrolle — Routing, Caching, Monitoring (40–70% Einsparung)
Ihre Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur (NDA + DPA + DSGVO)
Sie besitzen den Code. Kein Vendor-Lock-in.

Eval-Bestehensquote

92%

Halluzinationsrate

<2%

Token-Kosten / Anfrage

€0,21

Discovery-Call buchen Pakete ansehen

Unverbindlich. NDA auf Anfrage.

Demo 10–14 Tage
Token-Kosten transparent
Kein Lock-in

Vertrauen

Geprüft, nicht gehypt.

Eval zuerst, dann Deploy

Jeder Release gegen Eval-Suite geprüft
30-Tage-Sprint bis Produktion

Discovery → Demo → Live
Standardmäßig privat

NDA + DPA + Ihr VPC
SLA-gestützter Support

On-Call nach Launch

Prozess ansehen (3 Min) →

Kosten des Nichtstuns

Alle setzen auf KI. Das meiste funktioniert nicht in Produktion.

Token-Kosten steigen 10× ohne smartes Routing und Caching
Manuelle Evaluation verschlingt 40+ Engineering-Stunden pro Monat
Eine Halluzination in Produktion = Reputations- und Rechtsrisiko
Ohne Monitoring-Pipeline treten Probleme erst nach Nutzerbeschwerden auf
Ihr Team experimentiert in Notebooks. Ihr Wettbewerber liefert an Nutzer. Der Abstand wächst mit jedem Sprint.

Was kostet ein Monat ohne KI-Architektur?

Token-Kosten ohne Routing	€2–5k/Mo.
Zeit für manuelle Evaluation	40+ Std./Mo.
Halluzinations- / Datenleck-Risiko	unbezahlbar
Roadmap blockiert durch KI-Schulden	€5–15k/Mo.

€4.000 – €25.000 / Monat verschwendet

Was wir tun

NEURAL: die sechs Schichten von Produktions-KI.

RAG
RAG & Datenintegration

Wir verbinden LLMs mit Ihren Datenbanken, Dokumenten und APIs. Retrieval-Augmented Generation mit Vector-Search, Chunking und Re-Ranking.

Recall ≥ 0,85 Baseline
AGENTEN
Agentische Automatisierung (MCP)

Autonome KI-Agenten, die Tools aufrufen, APIs durchsuchen und mehrstufige Workflows ausführen. Auf dem Model Context Protocol für Interoperabilität gebaut.

Eval-getriebene Schleife, kein Chaos
LLM-APPS
LLM-Apps (Web/Mobile)

Full-Stack-KI-Anwendungen mit Chat, Suche, Zusammenfassung oder Content-Generierung. Produktionsreifes UX mit Streaming-Antworten.

Streaming + Retry integriert
EVAL
Qualitätsbewertung (Eval)

Automatisierte Eval-Pipelines, die Genauigkeit, Halluzinationsrate und Relevanz messen. LLM-as-Judge, Human-in-the-Loop und Regressionstests.

Regressions-Erkennung ≥ 95%
KOSTENKONTROLLE
Kostenkontrolle (Routing/Cache)

Smart Model-Routing, Prompt-Caching und Token-Budgeting. Wir reduzieren API-Kosten um 40–70% ohne Qualitätsverlust.

Token-Spend-Dashboards
MONITORING
Monitoring & Sicherheit (RBAC)

Tracing, Logging, Kosten-Dashboards, RBAC und Audit-Trails. Volle Observability jedes LLM-Calls in Produktion.

p95-Latenz + Drift-Alerts

Harter Beweis

Vorher / nachher. Echte Auslieferungen.

Eval-Bestehensquote

BEFORE

61%

AFTER

92%

+31 pp nach 30-Tage-Sprint
Latenz p95

BEFORE

6.4s

AFTER

1.8s

−72% — Streaming + Caching
Kosten pro Anfrage

BEFORE

€1.4

AFTER

€0.21

−85% — Modell-Routing + Cache

neural.eval.log


    rag_accuracy
    =
    94.2%
  

    hallucination_rate
    =
    < 2.1%
  

    avg_response_time
    =
    230ms
  

    cost_per_query
    =
    $0.003
  

    eval_score
    =
    91/100

Prozess

Engineering-Prozess. Keine „mal sehen".

Sechs Schritte von der Daten-Auditierung bis zur Produktions-KI. Jeder mit klarem Deliverable.

01 Woche 1
Discovery & Daten-Audit

Wir auditieren Ihre Datenquellen, definieren Use-Cases und mappen die KI-Chancenlandschaft.
02 Woche 2
Architektur & PoC-Design

Systemarchitektur, Modellauswahl, RAG-Design, Eval-Strategie. Blueprint vor Code.
03 Wochen 2–3
Pilot / Demo

Funktionierender Prototyp mit Ihren echten Daten. Stakeholder-Demo, Eval-Ergebnisse, Go/No-Go-Entscheidung.
04 Wochen 3–6
Production-Build

Volles System mit RBAC, Monitoring, Kostenkontrolle, CI/CD. Gehärtet für Produktionsverkehr.
05 Woche 6
Hardening & Eval

Eval-Suite freigegeben, Lasttests, Sicherheitsscan. SLA-Ziele bestätigt vor Verkehr.
06 Laufend
Wartung & Monitoring

Laufend: Modell-Updates, Drift-Erkennung, Kostenoptimierung, SLA-Monitoring.

Definition of Done

NDA unterschrieben vor Datenzugriff
DPA / DSGVO-Compliance verifiziert
RBAC & Audit-Trail in Produktion
Automatisierte Eval-Pipeline läuft
Halluzinations-Monitoring aktiv
Kosten-Alerting konfiguriert

Pakete

Wählen Sie Ihr Ambitionsniveau.

Spike

7 Tage

Datenaudit + RAG-Hypothese + Schätzung
- Datenquellen-Audit & Qualitätsbewertung
- Use-Case-Mapping & Priorisierung
- RAG-Architektur-Hypothese
- Modellauswahl-Empfehlung
- Detaillierte Kostenschätzung
Spike starten
EMPFOHLEN

Sprint

30 Tage

Vom Piloten zum produktionsreifen Rollout
- Alles aus Spike
- Funktionierender RAG/Agent-Prototyp + Stakeholder-Demo
- Eval-Pipeline mit Baseline-Metriken + Go/No-Go-Empfehlung
- Produktionsreifes RAG/Agent-System
- RBAC, Audit-Trail, Sicherheits-Hardening
- Kostenkontrolle (Routing, Caching, Budgets)
- CI/CD-Pipeline + Monitoring
- Voller Code-Handoff & Dokumentation
Sprint starten
Guardian

Monatliches Retainer

Eval-getriebene Evolution + On-Call-SLA
- 24/7-Monitoring & Alerting
- Modell-Updates & Drift-Erkennung
- Kostenoptimierungs-Reviews
- Eval-Regressions-Monitoring
- Priorisierter Support-SLA
Guardian aktivieren

Endpreis hängt vom Umfang ab. Kostenlose Schätzung nach Discovery-Call.

Scope

Was den Preis stark beeinflusst

Datenvolumen und -komplexität (Dokumente, Datenbanken, APIs)
Modell-Modus: Cloud-API vs On-Premise-Deployment
SLA-Level und Uptime-Anforderungen
Anzahl und Komplexität der Integrationen (CRM, ERP, Legacy-Systeme)

Was wir NICHT tun

AGI oder Science-Fiction-Versprechen
Chatbots ohne klares Geschäftsziel
„KI um der KI willen"-Projekte

Häufige Bedenken

Die Fragen, die jeder CTO zuerst stellt.

Unsere Daten dürfen das Gebäude nicht verlassen.
Verstanden. Modelle laufen in Ihrem VPC (AWS / Azure / GCP) oder on-prem. Repository auf Ihrem GitHub/GitLab. Wir unterschreiben NDA + DPA + DSGVO vor jeglichem Datenzugriff — Standard ab Tag 1, keine Option. Wir minimieren den Zugriff auf das Nötigste und Audit-Trail jeden Lesevorgang.
Und Halluzinationen?
Eval-getrieben ab Woche 1. Automatisierte Eval-Suite misst Halluzinationsrate, Retrieval-Grounding und Structured-Output-Validität bei jedem Release. Baseline-Ziel: <2%. Alles darüber löst Regressions-Alarme aus, bevor der Deploy in Prod geht.
Was, wenn das Modell eingestellt wird?
Model-Routing-Schicht abstrahiert Anbieter. OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral — Anbieter wechseln ohne Code-Änderungen. Zero Vendor-Lock-in ist by Design, kein Marketing-Spruch. Die Eval-Suite fängt Regressionen nach dem Wechsel ab.
Was, wenn die Qualität nach dem Launch nachlässt?
Guardian-Retainer deckt Eval-getriebene Regressions-Erkennung bei jedem Modell-Push ab. RBAC + Audit-Trail in jedem Produktions-Deployment. Kosten- und Drift-Alerts wecken On-Call, bevor Nutzer es merken. SLA-gestützt — kein Best-Effort.
Können wir nicht einfach ChatGPT + Plugin nutzen?
Für internes Spiel — sicher. Für Produktion: Enterprise SOC2/DSGVO-Grenzen, Observability, Eval-getriebene Regression, Multi-Tenant-Kostenkontrolle und 40–70% Token-Einsparung durch Routing kommen in Consumer-Plugins nicht. NEURAL ist der Unterschied zwischen Tech-Demo und SLA.
Wem gehört der Code am Ende?
Ihrem. Repository auf Ihrem GitHub/GitLab ab Tag 1. Volle Code-Ownership — Ihr Repo, Ihr IP. Volle Dokumentation übergeben: Architektur, Runbook, API-Referenz. Zero Vendor-Lock-in: Modelle oder Anbieter jederzeit wechseln.

Kostenlose Werkzeuge

Testen Sie Ihre KI-Idee, bevor Sie uns anrufen.

Build vs. Buy? Was kostet Ihre RAG-Pipeline? Nutzen Sie unsere kostenlosen KI-Rechner für datengestützte Entscheidungen.

Tools & Stack

Der Werkzeugkasten hinter jedem NEURAL-Sprint.

OpenAI GPT-4o
Claude
Gemini
Llama 3
Mistral
Pinecone
pgvector
Qdrant
ChromaDB
Embeddings API
LangChain
LlamaIndex
Semantic Kernel
CrewAI
MCP

Next.js
Node.js
Python
FastAPI
React
LangSmith
Helicone
Tracing
Prometheus
Docker
Kubernetes
AWS Bedrock
Azure OpenAI
GCP Vertex

Ab Tag 1 erhalten Sie: Ihr Repository, volle Dokumentation, Infrastructure-as-Code und die Freiheit, Modelle oder Anbieter zu wechseln. Kein Vendor-Lock-in.

FAQ

Schnelle Antworten aus der Engineering-Sicht.

Wie lange dauert eine KI-Integration?

Funktionierendes Demo/Pilot dauert 2–4 Wochen. Voller Production-Build typischerweise 4–10 Wochen, abhängig von Komplexität, Datenvolumen und Anzahl der Integrationen. Wir starten immer mit einem Discovery Sprint, um den Scope zu fixieren.

Was kostet eine KI-Integration?

Hängt vom Umfang ab. Discovery Sprint ab €3–5k. Pilot/PoC ab €10–20k. Voller Production-Build ab €25–60k+. Detaillierte, kostenlose Schätzung nach Discovery-Call — unverbindlich.

Sind meine Daten sicher?

Ja. NDA und DPA werden vor Datenzugriff unterschrieben. Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur. Wir wenden RBAC, Audit-Trails und Datenminimierung standardmäßig an. DSGVO-Konformität und Datenschutz sind Teil der Architektur, nicht nachträglich.

Wie kontrollieren Sie Halluzinationen?

Über eine mehrschichtige Eval-Pipeline: automatisierte Genauigkeitstests, LLM-as-Judge-Scoring, Human-in-the-Loop-Reviews und Produktions-Halluzinations-Monitoring mit Alerting. Unser Ziel ist < 2–3% Halluzinationsrate.

Kann ich meine eigenen On-Premise-Modelle nutzen?

Ja. Wir unterstützen On-Premise-Deployments mit Llama 3, Mistral und anderen Open-Weight-Modellen. Cloud, Hybrid oder voll on-prem — Architektur ist by Design modell-agnostisch.

Was, wenn die KI falsche Antworten gibt?

Wir bauen Guardrails: Confidence-Scoring, Fallback zu menschlichem Review, automatisches Flagging niedriger Antwortqualität. Die Eval-Pipeline fängt Regressionen ab, bevor sie Nutzer erreichen.

Integrieren Sie mit unserem CRM/ERP?

Ja. Wir haben mit Salesforce, HubSpot, SAP, Custom-ERPs und Legacy-APIs integriert. Die Daten-Konnektoren sind als modulare Komponenten gebaut, die erweitert oder ausgetauscht werden können.

Wie sieht die Wartung aus?

Laufendes Monitoring, Modell-Updates bei neuen Versionen, Drift-Erkennung, Kostenoptimierungs-Reviews und priorisierter Support. Wir bieten SLA-basierte Wartungspakete.

KI/LLM-Glossar

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Architekturmuster, bei dem ein LLM Antworten auf Basis abgerufener Unternehmensdaten generiert, Halluzinationen reduziert und aktuelle Antworten sicherstellt.
LLM (Large Language Model): Deep-Learning-Modell, das auf riesigen Textkorpora trainiert wurde und menschenähnlichen Text verstehen und generieren kann. Beispiele: GPT-4, Claude, Llama 3.
Embedding: Numerische Vektor-Darstellung von Text, die semantische Bedeutung erfasst und Ähnlichkeitssuche und Retrieval in RAG-Systemen ermöglicht.
Eval (Evaluation): Systematische Messung der LLM-Output-Qualität mittels automatisierter Metriken (Genauigkeit, Relevanz, Halluzinationsrate) und menschlicher Review.
Halluzination: Wenn ein LLM selbstsichere, aber faktisch falsche oder erfundene Informationen generiert. Kontrolliert durch RAG, Eval-Pipelines und Guardrails.
Fine-Tuning: Anpassung eines vortrainierten LLM an eine bestimmte Domäne oder Aufgabe durch weiteres Training auf kuratierten Daten. Wird verwendet, wenn RAG allein nicht die erforderliche Genauigkeit erreicht.

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