Leistung
Individuelle KI-Modelle und multimodale Systeme
Praxisnahe KI-Entwicklung, die Sprach-, Bild- und multimodale Modelle an spezialisierte Aufgaben und Produktionsabläufe anpasst.
Typische Ausgangslage
Wann diese Leistung sinnvoll ist
- Generische Modelle arbeiten auf domänenspezifischen Daten nicht zuverlässig genug.
- Ein KI-Prototyp hat noch keine belastbaren Daten, Reviews oder Evaluationskriterien.
- Das System braucht verlässliche Inferenz, Monitoring und Deployment außerhalb eines Notebooks.
Was wir bauen
Konkrete Ergebnisse
- Modellanpassung, Fine-Tuning, Instruction Tuning, LoRA und QLoRA Workflows.
- Computer-Vision-Systeme für Klassifikation, Erkennung und visuelle Entscheidungsunterstützung.
- Multimodale Anwendungen mit Sprache, Bildern, Dokumenten und strukturierten Daten.
- Datensatz-Pipelines, Review-Tools, Evaluation, MLOps und Inferenz-Deployment.
Vorgehen
Ein pragmatischer Weg von Problem zu Produktion
- 01
Aufgabe und Daten klären
Wir definieren Entscheidung, Datenlage, Risiko, Evaluationskriterien und menschliche Kontrolle.
- 02
Anpassen und evaluieren
Wir vergleichen geeignete Modelle und messen Qualität auf repräsentativen Testdaten.
- 03
Das Gesamtsystem deployen
Inferenz, Review, Monitoring, Versionierung und Feedback werden in produktive Software integriert.
Relevante Case Studies
Praxisbeispiele
SaaS-MVP · KI-Produkt · Full-Stack-Engineering
BriefyMate
BriefyMate zeigt, wie ein fokussiertes SaaS-MVP mit klaren Nutzerflüssen, KI-gestützter Erstellung, Authentifizierung, Payments und skalierbarer Produktbasis aufgebaut wird.
KI-Engineering · Backend-Integration · Produktionsautomatisierung
Semantische Suche und automatisierte Matching-Pipeline
Cognivox Labs integrierte ein Python-basiertes semantisches Matching-System in eine Laravel-Produktionsplattform mit automatischen Triggern, Background Workern, sicherer Service-Kommunikation und Deployment-Dokumentation.
Digitale Transformation · Webplattform · Automatisierung
NR Agribusiness
Cognivox Labs unterstützte ein Agrarunternehmen beim Aufbau einer digitalen Grundlage mit Website, Webstore, KI-Chatbot, Automatisierung und Microsoft 365 Integration.
FAQ
Häufige Fragen
Trainieren Sie Foundation Models von Grund auf?
Das ist nicht unser Schwerpunkt. Wir fokussieren praktische Modellanpassung, Evaluation und Deployment.
Bauen Sie auch Daten- und Review-Workflows?
Ja. Datensätze, Validierung, Expert Review und Feedbackschleifen sind oft genauso wichtig wie das Modell.
Soll aus einer Idee ein produktionsreifes System werden?
Schreiben Sie kurz, worum es geht. Wir prüfen Problem, Umfang und Architektur und geben eine realistische Einschätzung.