Künstliche Intelligenz
Unternehmenserfolg durch KI-Einsatz und Context Engineering
KI kann effizienter Produktion planen, sinnvoller Ressourcen einsetzen oder nachhaltiger Personal managen. Context Engineering fokussiert sich dabei auf die systematische Beherrschung und Anwendung fortgeschrittener Techniken zur Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs), um maximale Präzision, Relevanz und Zuverlässigkeit in den Projektergebnissen zu gewährleisten.
Durch gezielten KI-Einsatz erhalten Sie einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Wettbewerb. Wir unterstützen Sie mit Kompetenzen in KI und Context Engineering.
Die Macht der KI in der modernen Geschäftswelt
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem futuristischen Konzept zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der digitalen Landschaft entwickelt. Von generativen KI-Systemen wie bis hin zu komplexen neuronalen Netzen und Deep Learning – die Anwendungsbereiche sind so vielfältig wie die Technologie selbst.
Context Engineering ist eine KI-Disziplin, die sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, um Large Language Models (LLMs) zum richtigen Zeitpunkt mit den richtigen Daten und Anweisungen zu versorgen, damit sie eine Aufgabe erfüllen können. Dabei geht sie über das übliche Prompt Engineering hinaus, indem sie umfassende, dynamische und spezifische Eingabeumgebungen schafft.
Bei Anhalt Intelligence spezialisieren wir uns darauf, Ihre Kompetenz bei KI zu verbessern.
Projekt-Roadmap
für bessere KI-Arbeit
Wir gliedern KI-bezogene Projekte in vier klar definierte Phasen, um eine strukturierte, risikoarme und ergebnisorientierte Umsetzung zu gewährleisten. So erhalten wir einen klaren Plan Ihrer Wünsche und Sie erhalten eine schnelle, kompetente Umsetzung:
Phase 1: Analyse und Konzeption (Fundament)
1.1 Anforderungsaufnahme und Use-Case-Definition (Detaillierte Abstimmung der fachlichen Anforderungen und der Kern-Use-Cases mit dem Kunden. Verbindliches Lastenheft und Katalog priorisierter Use-Cases.)
1.2 Technologische Architektur-Skizze (Auswahl und Vorkonfiguration des optimalen LLM-Modells und Design der RAG-Architektur (Datenquellen, Vektordatenbank). Entwurf der Systemarchitektur und Auswahl der Kerntechnologien.)
1.3 Sicherheits- und Governance-Konzept (RODES) (Vorab-Analyse potenzieller Prompt Injection Vektoren und Skizzierung der RODES-Guardrails. Initiales Sicherheitskonzept zur Risikominderung.)
Phase 2: Basis-Engineering und Prototyping (Entwicklung)
2.1 RAG-Implementierung und Datenstrukturierung (Aufbau der Datenpipeline (Ingestion, Chunking, Indexierung) und Implementierung der Retrieval-Logik. Funktionierendes RAG-Basis-System mit strukturierter Datenaufnahme.)
2.2 Baseline Prompting und Testing (Entwicklung von Zero-Shot und Few-Shot Prompts für die Kernfunktionen (Basis-Output). Erster funktionsfähiger Prototyp mit minimaler Halluzinationsrate.)
2.3 State/History-Engineering-Implementierung (Entwicklung einer Logik zur Speicherung und Verwaltung des Dialogzustands und der relevanten Historie. Kontextsensible Interaktionsmöglichkeit im Prototyp.)
Phase 3: Advanced Optimierung und Validierung (Verfeinerung)
3.1 CoT- und ToT-Prompting-Integration (Implementierung der Chain-of-Thought und, falls erforderlich, der Tree-of-Thought Logik zur Bewältigung komplexer Aufgaben. Höhere Problemlösungsfähigkeit und transparentere Argumentationsketten.)
3.2 Security Hardening und Hint Development (Implementierung der Prompt Injection Guardrails und Anwendung des RODES-Frameworks zum Schutz der Anwendung. Geprüfte und sichere Anwendung gegen Missbrauch.)
3.3 Halluzinations-Auditing und Self-Consistency (Systematisches Testen auf Falschinformationen und Integration von Self-Consistency-Prüfungen zur automatischen Ergebnisvalidierung. Halluzinationsfreie(re) Generierung durch integrierte Prüfmechanismen.)
Phase 4: Integration, Testing und Dokumentation (Abschluss)
4.1 Umfassendes System-Testing (UAT) (Durchführung von User Acceptance Tests (UAT) und Performance-Tests unter realistischer Last. Geprüftes, performantes und abgenommenes System.)
4.2 Dokumentation und Übergabe (Erstellung der technischen und administrativen Dokumentation (inkl. Prompt-Bibliothek und RODES-Regeln). Vollständige Projektdokumentation und Schulungsmaterial.)
4.3 Projektabschluss und Lessons Learned (Offizieller Abschluss des Projekts und Übergabe in den Produktiveinsatz. Erfolgreich implementierte, produktive Anwendung.)
Ihre Zukunft mit
KÜNSTLICHER INTELLIGENZ
Künstliche Intelligenz eröffnet neue Chancen, um digitale Strategien zu optimieren. Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen Technologien können Sie Effizienz steigern, innovative Lösungen entwickeln und sich einen Vorsprung in Ihrer Branche sichern. Entdecken Sie mit uns, wie maßgeschneiderte KI-Strategien Ihr Geschäft revolutionieren können. Heben Sie mit Anhalt Intelligence Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe.
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