Wir entwickeln hochmoderne generative KI-Pipelines, die die besten Open-Source- oder kommerziellen LLMs mit fortschrittlichen Orchestrierungstechniken in komplexen KI-Ketten integrieren: Prompting, RAG, Fine-Tuning, Chaining, Guided Generation usw.

Wir beherrschen die Mechanismen und Leistungshebel für den Aufbau der effizientesten RAG-Pipelines aus dem Effeff: Dokumenten-Parsing, Einbettungstechniken, multimodales Retrieving, Generierungsschleifen, agentenbasierte Ansätze ...

Wir erstellen die besten Kombinationen (Transformers, VLM, Modelle vom Typ LayoutLM, heuristische Computer Vision), um Ihre Anwendungsfälle im Dokumentenbereich (Transkription, Klassifizierung, Parsing, Entflechtung) und im industriellen Bereich (Extraktion, Klassifizierung, Qualitätsüberwachung) skalierbar einzusetzen.

Wir setzen hybride KI-Pipelines ein, die generative und extraktive Ansätze kombinieren, um das beste Verhältnis zwischen Leistung, Kosten und Kontrolle von Halluzinationen bei industriellen NLU-Anwendungsfällen zu erreichen: Extraktion, Klassifizierung, Zusammenfassung, Synthese, Übersetzung usw.

Dank unserer Forschungsarbeiten zu generativen Audiomodellen und deren Feinabstimmung erzielen wir die besten Leistungen auf dem neuesten Stand der Technik im Bereich Speech-to-Text, sowohl im Cold- als auch im Live-Betrieb, für allgemeine oder fachspezifische Sprache (Kundenbeziehungen, Gesundheitswesen, Personalwesen usw.).