AI-Daten & Modelle

AI-Data-Engineering

Jedes KI-System ist ein Datensystem mit einem angehängten Modell. Wir bauen die Aufnahme, die Transformation, die Qualitätsprüfungen und die Vektorspeicherung, die darüber entscheiden, ob das Modell überhaupt etwas Korrektes zum Arbeiten hat.

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Die geschäftliche Herausforderung

Der Fehler sieht aus wie ein Modellproblem

Wenn Antworten falsch sind, richtet sich die Aufmerksamkeit auf das Modell. Häufig liegt die Ursache stromaufwärts: eine Pipeline, die still Datensätze verworfen hat, eine Schemaänderung, die niemand bemerkte, Dubletten aus einem unvollständigen Neuladen, oder ein Dokumentenbestand, der seit drei Wochen nicht mehr aktualisiert wird. Ohne Qualitätsprüfungen und Herkunftsverfolgung ist das unsichtbar, also justieren Teams Prompts gegen kaputte Eingaben.

Was wir tun

So bauen, dass Fehler laut sind

Wir bauen Pipelines mit Validierung an jeder Grenze, sodass eine Schemaänderung oder eine Mengenanomalie den Lauf anhält, statt still weiterzulaufen. Die Herkunft wird durchgängig erfasst, womit stets beantwortbar ist, woher ein Wert stammt. Wo Abruf im Spiel ist, behandeln wir Zerlegung, Einbettung und Indexauffrischung als erstrangige Belange der Pipeline und nicht als Skript, das jemand von Hand ausführt.

AI-Data-Engineering

Leistungsumfang

AI Data Pipelines
ETL/ELT
Knowledge Pipelines
Vector Databases
AI Data Platforms
Data Quality Engineering

Typische Anwendungsfälle

Die Aufnahme- und Auffrischungspipeline hinter einem Unternehmenswissens-Assistenten bauen.
Qualitätsschranken für die Daten einziehen, die ein produktives Modell speisen.
Zersplitterte Quellen zu etwas zusammenführen, worüber ein Modell einheitlich schließen kann.
Ein KI-System diagnostizieren, dessen Genauigkeit ohne jede Modelländerung gesunken ist.

Unser Vorgehen

Auditieren

Feststellen, welche Daten existieren, wem sie gehören und in welchem Zustand sie sind.
Pipeline

Ingestion, Transformation und Qualitätsprüfungen bauen, von denen die Modelle abhängen.
Benchmarken

Ansätze an Ihren Daten vergleichen, nicht an einem öffentlichen Leaderboard.
Bereitstellen

Hinter stabiler Schnittstelle deployen, mit Versionierung, Monitoring und Rollback-Pfad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sicherheit & Governance

Datenherkunft wird durchgängig erfasst, sodass jederzeit beantwortbar ist, woher ein Wert stammt und welche Modellversion eine Ausgabe erzeugt hat. Personenbezogene Daten werden minimiert, klassifiziert und nach expliziter Richtlinie aufbewahrt. Trainings- und Evaluationssets werden gemeinsam mit dem Code versioniert.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir behandeln Daten als Produktion, nicht als Vorbereitung

Pipelines, die für einen Machbarkeitsnachweis gebaut wurden, sind die häufigste Ursache produktiver KI-Zwischenfälle, weil niemand erwartet hat, dass sie noch laufen. Wir bauen sie so, dass sie betrieben werden können: überwacht, mit Alarmierung, versioniert und wiederherstellbar.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Brauchen wir eine neue Plattform?

Meist nicht. Das meiste davon läuft auf dem, was Sie bereits haben. Neue Infrastruktur ergänzen wir, wenn die Anforderung ihren Betrieb wirklich rechtfertigt, und das ist seltener der Fall, als Anbieter nahelegen.

Wie gehen Sie mit Dokumenten um, die sich ändern?

Durch inkrementelle Auffrischung, ausgelöst durch Änderungsmeldung oder Zeitplan, wobei der Index gegen die Quelle abgeglichen wird, damit gelöschte Inhalte tatsächlich verschwinden. Veralteter Abruf ist ein häufiger und leiser Fehler.

Was ist mit personenbezogenen Daten in Pipelines?

Bei der Aufnahme klassifiziert, minimiert, wo der Anwendungsfall es zulässt, und nach einer ausdrücklichen Richtlinie aufbewahrt. Die Herkunftsverfolgung bedeutet, dass ein Löschbegehren auch stromabwärts erfüllt werden kann und nicht nur an der Quelle.

Können Sie mit unserem bestehenden Stack arbeiten?

Ja. Wir arbeiten mit dem, was Sie betreiben, statt Sie auf unsere Vorlieben umzuziehen. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks und schlichtes PostgreSQL sind alle normal.

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