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Dienstleistungen für die KI-Entwicklung: Fragen, die jeder CTO vor Beginn eines KI-Projekts stellen sollte
Die Wahl des richtigen Partners für die KI-Entwicklung erfordert mehr als nur die Prüfung technischer Kompetenzen. CTOs müssen Aspekte wie Geschäftsziele, Datenreife, Sicherheit, Skalierbarkeit, Kosten, Erfahrung des Anbieters, Governance und langfristigen Support bewerten. Dieser Leitfaden behandelt die entscheidenden Fragen, die sich Führungskräfte im Technologiebereich vor Beginn eines KI-Projekts stellen sollten; er hilft ihnen dabei, Risiken zu minimieren, realistische Erwartungen zu formulieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen, bevor sie einen Entwicklungsvertrag unterzeichnen.
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DevOps vs NoOps – Sind Entwickler ohne Ops-Teams besser dran?
DevOps bringt Entwickler und Betriebsteams zusammen und sorgt so für mehr Kontrolle und Teamwork, während NoOps Entwicklern den Infrastrukturaufwand durch die Nutzung automatisierter Plattformen erspart. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Stärken, abhängig von Projektgröße und -anforderungen. Möchten Sie wissen, welche Methode am besten zu Ihrem Team passt? Lesen Sie den vollständigen Artikel.
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Übergang von monolithischen zu Microservices-Architekturen zur Anwendungsmodernisierung
Das Aufbrechen eines Monolithen mag schwierig klingen, ist aber oft der Schlüssel zu schnelleren Updates, reibungsloserer Skalierung und flexibleren Teams. Dieser Leitfaden erklärt Schritt für Schritt, wie und warum Sie auf Microservices umsteigen sollten. Es lohnt sich, ihn vollständig zu lesen, wenn Ihre App nicht mehr weiterkommt.
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Entwerfen eines produktionsreifen RAG-Systems mit LangChain und Redis-Vektorsuche
Dieser Artikel erläutert die komplette Architektur eines skalierbaren Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, das mit LangChain und Redis Vector Search erstellt wurde. Er analysiert jede Ebene – von der Dokumentenaufnahme und Vektorindizierung über die Multi-Tenant-Orchestrierung bis hin zur LLM-Prompt-Optimierung – mit starkem Fokus auf latenzarmes, produktionsreifes Design. Ob Sie einen KI-Assistenten, einen Enterprise-Chatbot oder eine domänenspezifische Retrieval-Ebene entwickeln – dieser Leitfaden bietet praxisnahe Muster, Kompromisse und technische Strategien für die optimale Umsetzung. Wenn Sie etwas Ähnliches planen, kontaktieren Sie uns – wir unterstützen Teams bei der Entwicklung und Skalierung KI-nativer Systeme, die auch unter hoher Belastung leistungsfähig sind.