Generative AI & LLMs
Texte, Chatbots, Sprachmodelle — automatisiert mit KI. Mit Generative AI und Large Language Models (LLMs) lassen sich komplexe Texte, dialogfähige Systeme und skalierbare Interaktionen realisieren.
Generative AI & LLMs für automatisierte Inhalte und smarte Dialogsysteme
Statt Informationen nur zu suchen, generiert Generative AI neue Inhalte — von präzisen FAQ-Antworten über strukturierte E-Mails bis zu fundierten Entscheidungsvorlagen. Large Language Models verstehen Sprache im Kontext, formulieren Texte und ermöglichen dialogfähige Systeme wie Chatbots, die auf natürliche Weise mit Nutzern interagieren.
Unternehmen setzen Generative AI & LLMs ein, um Inhalte zu automatisieren, interne Kommunikation zu skalieren und smarte Assistenzlösungen bereitzustellen — wir bei CONVOTIS machen diese Potenziale produktiv nutzbar.
Technologie für Generative AI & LLMs — kontextsensitiv, promptgesteuert, API-ready
- Text-, Audio- und Bildgenerierung sowie Zusammenfassungen mit Large Language Models
- Natural Language Processing (NLP) für strukturierte & unstrukturierte Inhalte
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) für kontextbasierten Wissenszugriff
- Automatisierung interner Prozesse mit AI Agents und generativer, RPA-gestützter Intelligenz
- Integration in Datenquellen wie CRM- und ERP-Systeme sowie in unternehmensweite Anwendungen wie Microsoft Teams und API-Management-Plattformen
- LoRA-Fine-Tuning und Transfer Learning für LLMs und Stable-Diffusion-Modelle
- API-First-Bereitstellung als Microservice, Container oder Low-Code-Komponente
- Technologie-Stacks: Python, LangChain, Hugging Face, LlamaIndex, MCP, RESTful APIs
Was sind die konkreten Benefits?
Smarte Inhalte, dialogfähige Systeme, produktive Prozesse.
Wie wir Sie unterstützen.
Mit Generative AI & LLMs entwickeln wir Lösungen, die Sprache nicht nur verarbeiten, sondern kontextbasiert nutzbar machen. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl geeigneter Modelle, der Definition von Prompts und der Integration in Ihre bestehende Daten- und Systemlandschaft — immer mit Blick auf Sicherheit, Skalierbarkeit und Nutzerakzeptanz.
Statt generischer KI-Experimente setzen wir auf praxisnahe Anwendungen: von automatisierten Textsystemen über intelligente Dialogschnittstellen bis zu domänenspezifischen Sprachmodellen. Unsere Umsetzungsstrategie berücksichtigt regulatorische Anforderungen ebenso wie technische Infrastruktur — für eine schnelle, nachhaltige Implementierung generativer KI in Ihrem Unternehmen.
Wir unterstützen Sie beim Design und der Umsetzung agentenbasierter KI-Architekturen, bestehend aus autonomen, zielgerichtet agierenden Agents innerhalb Ihrer Systeme. Von der Aufgabenorchestrierung bis zur Multi-Agenten-Kollaboration entwickeln wir skalierbare Muster, die auf Ihre Geschäftslogik abgestimmt sind. In praxisnahen Workshops identifizieren wir gemeinsam mit Ihnen die relevanten Einsatzbereiche und schaffen die Grundlage für KI-gestützte Abläufe der nächsten Generation.
Wir entwickeln semantische Datenmodelle und Wissensarchitekturen, die das volle Potenzial von KI erschliessen. Ob graphbasiert, ontologiegestützt oder hybrid: Unsere Modelle ermöglichen Schlussfolgerungen, kontextbasiertes Abrufen und dynamisches Lernen. Strukturierte und unstrukturierte Datenquellen werden in konsistente Wissensschichten überführt — optimiert für LLMs, RAG-Pipelines und intelligente Agents. So entstehen präzise, kontextreiche Interaktionen auf Basis Ihres Domänenwissens.
Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinieren wir Generative AI & LLMs mit internen Wissensquellen für präzise, kontextgestützte Ergebnisse. Wir binden Dokumente, Richtlinien und strukturierte Inhalte über semantische Indizes, Vektordatenbanken und Metadatensteuerung an. So entsteht eine dynamische Architektur, die generative Antworten mit gesichertem Fachwissen anreichert — ideal kombinierbar mit unserem AI-Powered Knowledge Management für eine durchgängige Wissenslogik.
Wir modernisieren klassische Suchsysteme durch den Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen (RAG). Dabei wird vektorbasierte Informationssuche mit der generativen Leistungsfähigkeit von LLMs kombiniert, für präzise Antworten im richtigen Kontext anstelle statischer Ergebnislisten. Unsere Lösungen integrieren sich nahtlos in bestehende Wissensbasen und Dokumentenquellen — ob strukturiert oder unstrukturiert — und ermöglichen dadurch intelligentes Informationsretrieval, tiefere Einblicke und dialogfähige Sucherlebnisse, die auf Ihre Fachdomäne abgestimmt sind.
Wir integrieren Generative AI & LLMs passgenau in Ihre bestehende Systemlandschaft — von Serviceportalen über Fachanwendungen bis hin zu DMS- und ERP-Plattformen. Ob per API, Container oder Low-Code-Komponente: Unsere Lösungen automatisieren Textprozesse, unterstützen Dialogsysteme und verbinden Sprachmodelle mit internen Datenquellen. Durch semantische Kontextverknüpfung, Rollensteuerung und Governance-Kompatibilität schaffen wir skalierbare KI-Services für produktive Szenarien.
Wir implementieren agentenbasierte KI-Architekturen zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse, weit über die Möglichkeiten klassischer RPA hinaus. Autonome Agents analysieren, entscheiden und agieren selbstständig innerhalb Ihrer Systemlandschaft. Ob Dokumentenverarbeitung oder mehrstufige Workflows: Wir konzipieren modulare Agenten, die miteinander kooperieren, sich anpassen und laufend verbessern. So entstehen skalierbare Automatisierungslösungen, die sich nahtlos in Ihre operativen Abläufe einfügen.
Wir stellen sicher, dass Ihre KI-Lösungen robust, sicher und produktionsreif sind. Unsere Validierungs-Frameworks decken die gesamte Kette ab: von Modellauswertung und Performance-Monitoring über Compliance und Safety Checks bis hin zu Human-in-the-Loop-Prüfprozessen. Ob LLM-Integration, Agentenarchitektur oder RAG-Pipeline: Wir durchlaufen praxisbewährte Testzyklen und setzen Ihre Lösung mit modernen CI/CD-Verfahren zuverlässig in Betrieb.
Ihre IT-Transformation beginnt hier.
Sprechen wir über Ihre Ziele.
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Sprache mit skalierbarer Generative AI. Wir unterstützen Sie beim Aufbau intelligenter Textsysteme — mit Large Language Models, Prompt Engineering und Plattformen, die relevante Inhalte genau dann bereitstellen, wenn sie gebraucht werden.
Tiefer ins Thema eintauchen.
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FAQ
Sie haben Fragen zu Generative AI & LLMs?
In unseren FAQ finden Sie kompakte Antworten auf die wichtigsten Themen rund um Sprachmodelle, Textautomatisierung, Prompt Engineering und die Integration in bestehende Prozesse.
Noch Fragen offen geblieben?
Generative AI & LLMs ermöglichen frei formulierte Antworten auf komplexe Fragen — im Gegensatz zu regelbasierten Chatbots, die auf vordefinierte Dialoge beschränkt sind. Sprachmodelle wie GPT, LLaMA oder Mistral generieren kontextbezogene Inhalte in Echtzeit, passen sich an den Gesprächsverlauf an und sind promptgesteuert erweiterbar. Damit lassen sich nutzerzentrierte Dialogsysteme realisieren, die flexibel, skalierbar und lernfähig sind.
Generative AI & LLMs werden über APIs, Container oder Low-Code-Komponenten in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebunden. Ob ERP, DMS oder Serviceportal: Wir ermöglichen eine nahtlose Integration, bei der Sprachmodelle auf interne Daten, Rollen oder Abläufe abgestimmt reagieren. Dabei kommen standardisierte Schnittstellen, semantische Indizierung und kontextbasierte Trigger zum Einsatz — für maximale Flexibilität und Sicherheit.
Mit Generative AI & LLMs lassen sich strukturierte und unstrukturierte Inhalte automatisiert erzeugen — von E-Mails, Erklärtexten und Entscheidungsvorlagen bis zu Produktbeschreibungen oder internen Dokumentationen. Je nach Prompt, Wissensquelle und Zielsystem entstehen präzise, kontextgerechte Texte. Besonders in Service, HR, Legal oder IT bieten sich zahlreiche Szenarien für produktive Textautomatisierung.
Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Steuerung von Generative AI & LLMs durch textbasierte Anweisungen. Je präziser ein Prompt aufgebaut ist — inkl. Rollen, Zielen, Tonalität und Format —, desto besser und zuverlässiger ist die Ausgabe des Sprachmodells. In der Praxis entwickeln wir promptbasierte Vorlagen für interne Use Cases, trainieren Rollen-Prompts und optimieren Output durch iteratives Testing.
RAG kombiniert Generative AI & LLMs mit unternehmensinternem Wissen. Statt nur auf vortrainierte Modelle zu setzen, werden Dokumente, Datenbanken und Inhalte kontextuell angebunden. Über semantische Vektorsuche, Embeddings und Metadaten-Filter erhält das Sprachmodell Zugriff auf relevante Informationen — für verlässliche, faktenbasierte Antworten. RAG ist ideal für wissensintensive Anwendungen mit hohem Anspruch an Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.
