AI-Produktentwicklung

Was Sie erhalten

• Feature-Scoping, das trennt, was ein LLM machen sollte von dem, was einfacher Code macht.
• Schnelle Prototypen, damit Sie das Feature spüren, bevor Sie in einen Full Build gehen.
• RAG-Pipelines, die Antworten in Ihrem eigenen Content verankern, wenn Genauigkeit wichtig ist.
• Eval-Suites und Guardrails, damit Qualität gemessen wird, nicht gehofft wird.
• Kosten- und Latenz-Budgets plus Monitoring, wenn es live geht.

So funktioniert es

1. Scoping Definieren Sie das Feature, die Erfolgskriterien und wo dem Modell nicht vertraut werden kann.
2. Prototyp Bauen Sie schnell einen funktionierenden Slice, um den Ansatz mit echten Eingaben zu validieren.
3. Harden Fügen Sie RAG, Evals, Guardrails und Kosten-/Latenz-Budgets vor dem Launch hinzu.
4. Shipping & Monitoring Freigeben, Qualität und Kosten in Produktion beobachten, und iterieren.

Passt wenn

• Sie haben eine AI-Feature-Idee und wollen, dass sie in Produktion geht, nicht als Demo stecken bleibt.
• Genauigkeit, Kosten oder Sicherheit sind wichtig genug für Evals und Guardrails.
• Sie wollen jemanden, der LLM-Produkte shipped, nicht nur prototypisiert hat.

FAQ