KI-Engineering
Künstliche Intelligenz sinnvoll und nachhaltig einsetzen
KI-Engineering bringt ein Modell vom Proof-of-Concept zu einem Produktivsystem, das zuverlässig, nachvollziehbar und tatsächlich von Ihrem Team genutzt wird. Ich spezialisiere mich auf RAG-Pipelines, LLM-Integrationen und agentische Workflows mit LangChain, Databricks und cloud-nativer Infrastruktur. Der Fokus liegt immer auf messbarem Geschäftsnutzen nicht auf Modell-Neuheit.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial – doch viele Projekte scheitern an der Umsetzung. Ich helfe Ihnen dabei, konkrete KI-Anwendungen zu entwickeln, die nicht nur technisch funktionieren, sondern echten Mehrwert liefern – sicher, skalierbar und transparent.
Was Sie erhalten
- Technisches Scoping-Dokument mit gewähltem KI-Muster (RAG / Agent / Fine-Tune)
- Vektor-Ingestion-Pipeline mit dokumentierter Chunking- und Embedding-Strategie
- Retrieval-angereicherter API-Endpunkt mit Evaluierungs-Harness (RAGAS oder maßgeschneidert)
- MLflow Experiment-Tracking und Model-Registry-Setup
- Monitoring-Dashboard (Latenz, Token-Kosten, Retrieval-Qualität)
- Model Card und Betriebs-Runbook
Typische Herausforderungen in KI-Projekten
Prototyp, der nie in Produktion kommt
Die Lücke zwischen einem Jupyter-Notebook und einem überwachten, versionierten ML-Produktionsdienst ist enorm. Ich übernehme MLflow-Experiment-Tracking, Containerisierung, CI/CD und Databricks-Serving-Infrastruktur, damit Ihr Modell in Produktion geht.
LLM-Halluzinationen machen den Output unbrauchbar
RAG-Pipelines reduzieren Halluzinationsraten um 60–80 % im Vergleich zu reinem Prompting, indem sie Antworten in Ihren tatsächlichen Dokumenten und Daten verankern. Ich designe die Retrieval-Schicht, die Chunking-Strategie und den Evaluierungs-Harness.
Keine Möglichkeit zu messen, ob KI wirklich hilft
Ohne ein Evaluierungs-Framework können Sie nicht erkennen, ob die nächste Prompt-Änderung Verbesserungen bringt oder nicht. Ich definiere aufgabenspezifische Metriken (Retrieval Recall, Answer Faithfulness, Latenz P95) und verdrahte sie ab Woche eins in ein Dashboard.
Grundlagen meines KI-Ansatzes
RAG-first für Unternehmenswissen
Für die meisten geschäftlichen Anwendungsfälle schlägt Retrieval Fine-Tuning in Kosten, Geschwindigkeit und Wartbarkeit. Ich designe Vektor-Pipelines auf Databricks Vector Search oder pgvector, die Wissensdatenbanken aktuell halten ohne Neutraining.
Evaluierung vor dem Deployment
Ich erstelle eine LLM-Evaluierungssuite (mit Frameworks wie RAGAS oder eigenen Richtern), bevor das erste Modell live geht. Regressionstests bei jedem Deployment.
Observability für KI
Latenz, Token-Kosten, Retrieval-Qualität und Benutzer-Feedback-Signale fließen in ein Live-Dashboard ein. Sie können Modell-Drift erkennen, bevor es Nutzer betrifft.
Mein Ansatz
Use-Case-Scoping + Datenbereitschaft (Wochen 1–2)
Wir definieren die KI-Aufgabe, bewerten ob RAG, Fine-Tuning oder ein Agent das richtige Muster ist, und prüfen die Datenverfügbarkeit. Ergebnis: eine einseitige technische Spezifikation.
Proof of Concept + Evaluierungs-Baseline (Wochen 2–6)
Ich erstelle den PoC und instrumentiere einen Baseline-Evaluierungs-Harness. Sie können die Qualität von Tag eins an messen.
Produktions-Build + MLOps-Verdrahtung (Wochen 6–14)
Containerisiertes Serving, CI/CD, Feature-Pipelines und Monitoring. Alles versioniert und beobachtbar.
Übergabe + Model Card (letzte 1–2 Wochen)
Ich dokumentiere die Architektur, Evaluierungsergebnisse und das Betriebs-Runbook. Ihr Team besitzt es.
Glossar
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Ein Muster, das die LLM-Genauigkeit verbessert, indem zur Abfragezeit relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank abgerufen und in den Prompt injiziert werden reduziert Halluzinationen ohne Neutraining des Modells.
- LLM (Large Language Model)
- Ein neuronales Netz, das auf großen Textkorpora trainiert wurde, um Sprache zu generieren, zusammenzufassen, zu klassifizieren und zu analysieren. Beispiele: GPT-4, Claude, Llama 3.
- Embeddings
- Numerische Vektorrepräsentationen von Text, die semantische Bedeutung kodieren ähnliche Konzepte liegen geometrisch nah beieinander. Werden für die Ähnlichkeitssuche in RAG-Pipelines verwendet.
- Vektordatenbank
- Eine Datenbank, die für die Speicherung und Abfrage von Embeddings nach Ähnlichkeit statt nach exakter Übereinstimmung optimiert ist. Beispiele: Pinecone, pgvector, Chroma, Databricks Vector Search.
- Fine-Tuning
- Das Weitertrainieren eines vortrainierten Modells auf einem kleineren, domänenspezifischen Datensatz zur Verbesserung der Genauigkeit für eine enge Aufgabe im Gegensatz zu Prompting oder RAG, die die Modellgewichte unverändert lassen.
Häufige Fragen
Was ist RAG und wann sollte ich es statt Fine-Tuning verwenden?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ruft bei Abfragezeit relevante Dokumente ab und fügt sie in den LLM-Prompt ein. Verwenden Sie RAG, wenn sich Ihre Wissensdatenbank häufig ändert (Produktdokumentation, interne Wikis, Kundendaten) und Sie möchten, dass Antworten in spezifischen Quellen verankert sind. Fine-Tuning ist besser, um den Stil, den Ton oder das Domänenvokabular des Modells zu ändern nicht um es aktuell zu halten.
Wie lange dauert der Aufbau einer Produktions-RAG-Pipeline?
Eine fokussierte RAG-Implementierung Dokumentenerfassung, Embedding-Pipeline, Vektorspeicher, Retrieval-Logik und ein getesteter API-Endpunkt dauert typischerweise 8–12 Wochen vom Scoping bis zur Produktion. Das Hinzufügen einer agentischen Schicht (Tool-Nutzung, mehrstufiges Denken) dauert weitere 4–6 Wochen.
Was kostet ein KI-Engineering-Engagement?
Ich berechne nach Umfang, nicht nach Zeit und Material, sodass Sie die Festkosten kennen, bevor die Arbeit beginnt. Der Preis variiert je nachdem, ob Sie ein fokussiertes RAG-MVP oder eine vollständige agentische Plattform mit MLOps-Infrastruktur benötigen. Nehmen Sie Kontakt auf für ein Scoping-Gespräch und ich erstelle ein detailliertes Angebot.
Bereit für bessere Datensysteme?
Lassen Sie uns besprechen, wie ich Ihnen helfen kann, Ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren und das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen.
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