deepsense.ai

Eine kurze Beschreibung

deepsense.ai ist ein auf Unternehmen ausgerichtetes Unternehmen für beratende Dienstleistungen im Bereich künstliche Intelligenz sowie für maßgeschneiderte Entwicklungen. Es übernimmt die gesamte Abwicklung – von der Analyse der Anwendungsfälle und der technischen Überprüfung bis hin zur Produktion und Einführung von KI-Agenten, Unternehmenswissenssystemen, MLOps-Lösungen, Computer Vision-Technologien sowie Edge-AI-Lösungen.

Einführung in die Tools

Deepsense.ai ist kein allgemeines Chat-Tool, das einfach durch Eingabe von Anweisungen genutzt werden kann. Es handelt sich vielmehr um ein Projektteam, das aus Beratern, Datenwissenschaftlern und Maschinenlerningenieuren besteht. Die Kunden müssen ihre Geschäftsprobleme, Datenbedingungen sowie technische Einschränkungen mitteilen. Anschließend legen beide Parteien den Umfang der Arbeiten, die Dauer sowie den Preis fest.

Ihre Dienstleistungen umfassen vier Bereiche: die Entwicklung von KI-Produkten, die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Produktionsinfrastruktur sowie die Einführung solcher Lösungen in Organisationen. Auf der offiziellen Website werden derzeit OpenAI und Anthropic als Dienstleistungspartner aufgeführt; zudem werden die Kooperationsmöglichkeiten mit Partnern wie Google Cloud, AWS und Anyscale dargestellt.

Überblick über die Servicefähigkeiten

KI-Agenten und Unternehmens-RAG

Produktionsreife Wissenssysteme

Deepsense.ai kann große Sprachmodelle mit Unternehmensdokumenten, Datenbanken, Berechtigungssystemen sowie internen Tools verbinden, um ein Wissenssystem mit verbessertem Suchfunktionen zu schaffen. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots kümmert sich dieses System gleichzeitig um die Erfassung von Informationen, die Qualität der Suchergebnisse, die Bewertung der Antworten, die Trennung der Berechtigungen sowie die Überwachung des Betriebsablaufs.

Business Process Agent

Projekte mit intelligenten Agenten können Unternehmenswerkzeuge für den Kundenservice, die Forschung, die Entwicklung, den Betrieb oder Dokumentenprozesse einsetzen und bei wichtigen Schritten eine manuelle Überprüfung vorsehen. Zu den offiziellen Beispielen gehören die Suche nach internem Wissen, die Zuordnung von Mitarbeitern, die Bearbeitung von Anfragen sowie die Automatisierung mehrstufiger Geschäftsprozesse. Die Fähigkeiten jedes Kunden hängen jedoch von den zugänglichen Systemen und den Berechtigungen ab.

Sprachroboter

Die Dienste für Unternehmens-Voice-Roboter umfassen die Erstellung von Prototypen, die Serienproduktion sowie die kontinuierliche Optimierung. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Abläufe im Dialog, Verzögerungen, Unterbrechungen, den Übergang an menschlichen Mitarbeiter, die Systemintegration sowie die Rückführungstests gelegt. In der Regel müssen Projekte in einer echten Telefonumgebung mit verschiedenen Akzenten und Störgeräuschen getestet werden – man kann die Leistung nicht allein anhand von Demonstrationsaufnahmen beurteilen.

Modell- und Systembewertung

Das Team kann auf der Grundlage von echten Daten, Grenzsituationen und geschäftskritischen Aufgaben Datensätze für die Bewertung von LLMs oder VLMs erstellen. Die Bewertungskriterien umfassen nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch Kosten, Verzögerungen, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit sowie Bedingungen für eine manuelle Übernahme.

MLOps-Fähigkeiten

MLOps-Dienste beginnen mit einer Überprüfung der bestehenden Infrastruktur, um Engpässe bei der Datenverarbeitung, dem Training, der Bereitstellung sowie der Überwachung zu identifizieren. Anschließend können wiederverwendbare Workflows, eine Verwaltung von Modell- und Datenversionen, automatisierte Tests, Kontrollmechanismen für die Veröffentlichung sowie Überwachungsfunktionen eingerichtet werden.

• Bewerten Sie die Reife der aktuellen Machine-Learning-Infrastruktur, der Datenverwaltungsprozesse sowie des Technologiestacks.
• Temporäre Skripte und manuelle Vorgänge in wiederholbare, auditable Engineering-Prozesse umwandeln.
• Entwickeln von Mechanismen für das Training, die Überprüfung, die Veröffentlichung, das Rollback sowie die kontinuierliche Überwachung von Modellen.
• Umgang mit Problemen hohen Konkurrenzdrucks, Kosten für Modellservices und Effizienz bei der Implementierung großer Modelle.
• Es sollen nachvollziehbare Beziehungen zwischen Prompten, Experimenten, Daten und Modellversionen hergestellt werden.
• Durch Teamerweiterung in Zusammenarbeit mit internen Data-Science- und Engineering-Teams des Kunden.

Computer Vision und Dokumentintelligenz

Computer Vision-Dienste umfassen Erkennung, Segmentierung, Qualitätskontrolle, synthetische Daten, die Verarbeitung komplexer Dokumente, die Rekonstruktion dreidimensionaler Szenen sowie die Analyse von Punktwolken. Das Team kann Modelle mit Kameras, Industrieanlagen, mobilen Geräten oder Cloud-Diensten integrieren – anstatt nur Code für Offline-Experimente bereitzustellen.

Kanten-IA-Lösungen

Edge AI eignet sich für Szenarien, in denen Daten nicht kontinuierlich in die Cloud hochgeladen werden können, in denen das Netzwerk vor Ort instabil ist oder in denen strenge Anforderungen an die Reaktionszeit bestehen. Deepsense.ai bietet eine Bewertung der Hardware und des Technologiestacks, Optimierung von Modellen, Bereitstellung der Geräte sowie langfristige technische Unterstützung.

• Erstellung einer Strategie für Edge AI, Priorisierung der Anwendungsfälle und eines Umsetzungsplans.
• Bewerten Sie die Kompatibilität von GPUs, eingebetteten Geräten, mobiler Hardware und der bestehenden Software-Stacks.
• Die Rechen- und Speichernachfrage des Modells wird durch Quantifizierung, Kürzung oder Anpassung der Architektur verringert.
• Computervison oder kleine Sprachmodelle auf Ressourcenbegrenzten Geräten einsetzen.
• Akzeptanzkriterien werden für Echtzeit-Infersenz, Offline-Ausführung, Privatsphäre und Stromverbrauch festgelegt.
• Für das Kundenteam werden Ingenieure für Edge-Deployment und Leistungsoptimierung hinzugefügt.

Wege zur Beratung in Sachen KI und zur Initiierung von Projekten

Kunden können mit kurzfristigen Erkundungsaktivitäten beginnen oder direkt zu Konzeptvalidierungen, Beratungsprojekten oder der Erweiterung des Teams übergehen. Die auf der Website angegebenen Zeiträume stellen einen typischen Ausgangspunkt dar und bilden keine verbindliche Verpflichtung bezüglich der Dauer der Arbeiten. Der endgültige Umfang hängt weiterhin von der Bereitstellung der Daten, der Komplexität der Integration sowie den Compliance-Anforderungen ab.

Vollständiger Lieferprozess

1. Übermitteln Sie die Geschäftsziele, die aktuellen Prozesse, die Datenträger, die Systemgrenzen sowie die Compliance-Vorgaben.
2. Wählen Sie gemeinsam mit dem Team wertvolle Anwendungsfälle aus und definieren Sie Erfolgsindikatoren wie Genauigkeit, Verzögerung, Kosten oder Adoptionsrate.
3. Überprüfen Sie die Datenqualität, Zugriffsrechte, Modellwahl, Infrastruktur und Integrationsschäden.
4. Durch Workshops, technische Prototypen oder Konzeptprüfungen wird festgestellt, ob sich weitere Investitionen in das Konzept lohnen.
5. Entwerfen einer Produktionsarchitektur mit Mechanismen für Berechtigungen, Bewertung, Überwachung, manuelle Prüfung und Fehlerreduzierung.
6. Entwicklung, Integration, Testing und Bereitstellung abschließen sowie das Betriebswissen an das Kundenteam übertragen.
7. Die Qualität, die Kosten, die Verzögerungen sowie die Benutzererfahrung werden anhand echter Nutzungsdaten kontinuierlich optimiert.

Wie man beurteilt, ob eine Zusammenarbeit sinnvoll ist

1. Schreiben Sie zunächst klar auf, welche Geschäftsergebnisse verbessert werden sollen – anstatt nur das Ziel zu verfolgen, ein bestimmtes beliebtes Modell einzuführen.
2. Erstellen Sie Datensätze, die reale Szenarien darstellen, Fehlschlagsfälle sowie Beschreibungen der bestehenden Prozesse.
3. Bestätigen Sie die internen Produktverantwortlichen, Fachexperten, Sicherheitsexperten sowie technischen Ansprechpartner.
4. Bei der Anfrage nach einem Kostenvoranschlag sollen der Umfang der Arbeiten, die Zwischenergebnisse, die Qualitätskriterien sowie die Kosten für Dritte angegeben werden.
5. Vergleichen Sie die Gesamtkosten und die Wartungspflichten der drei Ansätze: Eigenherstellung, Kauf von Fertigprodukten und maßgeschneiderte Entwicklung.
6. Man beginnt mit Pilotprojekten in begrenztem Umfang und entscheidet anhand der quantifizierten Ergebnisse, ob eine Erweiterung auf die Serienproduktion erfolgen soll.

Für welche Benutzer geeignet

• Leiter für Unternehmensinnovation: Es ist notwendig, die verstreuten Ideen im Bereich KI in eine umsetzbare Roadmap zu ordnen.
• CTO und Leiter der Ingenieure: Es ist notwendig, wartbare AI-Produkte sowie RAG- oder Agentenarchitekturen zu entwickeln.
• Datenteam und Machine-Learning-Team: Es ist notwendig, die Schulung, den Einsatz, die Überwachung sowie die Kostensteuerung zu verbessern.
• Fertigungs- und Industrieunternehmen: Es werden visuelle Qualitätskontrollen, Berechnungen am Gerät oder Unterstützung bei Entscheidungen vor Ort benötigt.
• Gesundheitswesen, Pharmaindustrie und Finanzinstitute: Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit sowie manuelle Überprüfungen müssen in die Konzepte einbezogen werden.
• Softwareunternehmen und wachsende Teams: Es besteht Bedarf an zusätzlichen Fähigkeiten im Bereich KI-Engineering oder an einer Beschleunigung des Markteintritts der Produkte.
• Organisationen mit proprietären Daten: Standard-SaaS-Lösungen können ihre Prozesse, Berechtigungen oder Anforderungen an die Integration nicht abdecken.

Typische Anwendungsszenarien

• Unternehmensdokumente, SharePoint, Datenbanken und Geschäftsanschlüsse zu einem internen Wissensassistenten mit kontrollierbaren Berechtigungen zusammenführen.
• Erstellung eines intelligenten Kundenservice-Agenten, der Klassifizierung, Suche, Freigabe und Aufrufe von Tools verarbeiten kann.
• Ermitteln Sie einen automatisierten Pipeline für das Training, die Bewertung, den Einsatz, das Rollback und die Überwachung des Modells.
• Verwendung von Kameras und Sensoren zur Erkennung von Industriefehlern, zur Sicherheit vor Ort sowie zur Überwachung von Geräten.
• Komprimieren Sie das Modell und deployen Sie es auf Edge-Geräten, um in Umgebungen mit schwachem Netzwerk oder offline in Echtzeit zu laufen.
• Von historischen Daten aus die Nachfrage, Risiken, Ankunftszeiten oder Betriebsindikatoren vorhersagen.
• Bewerten Sie die Sicherheit, Governance, Anschlussmöglichkeiten und Bereitschaft zur Einführung von Plattformen für große Unternehmensmodelle.
• Wenn im internen Team spezielle Erfahrungen fehlen, werden AI-Engineering-Experten für eine langfristige Zusammenarbeit eingebunden.

Vorteile von Produkten und Dienstleistungen

• Es umfasst den gesamten Lebenszyklus – von der Identifizierung von Anwendungsfällen und der Konzeptvalidierung über die Produktion und Implementierung bis hin zum kontinuierlichen Betrieb.
• Fähigkeit, gleichzeitig große Modelle, traditionelles Maschinelles Lernen, Computervision, MLOps und Edge-Deployment zu verarbeiten.
• Es wird auf die echte Integration von Unternehmensdaten, Berechtigungen, Tools und Kernprozessen geachtet.
• Es werden wichtige Funktionen von Produktionsystemen bereitgestellt, wie Bewertung, Überwachung, Kostenkontrolle und manuelle Prüfung.
• Es sind verschiedene Arten der Zusammenarbeit möglich, wie beispielsweise kurzfristige Beratung, umfassende Projekte oder die Erweiterung des Teams.
• Die offiziellen Entwickler warten Tools wie Ragbits und db-ally – Open-Source-Tools –, um den Technikteams die Bewertung von Umsetzungsansätzen zu erleichtern.
• Geeignet für Unternehmen, die eine angepasste Architektur sowie interne Kontrolle benötigen, anstatt standardisierte Roboter-Vorlagen zu kaufen.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Es handelt sich um maßgeschneiderte Unternehmensdienste; es werden keine kostenlosen, sofort nutzbaren Chat-Produkte für private Nutzer angeboten.
• Die offizielle Website gibt keine standardisierten Pakete sowie einheitliche Preise für die Dienstleistungen an. Für Einkäufe ist es notwendig, vorab mit dem Anbieter in Verbindung zu treten, um einen Preis zu erfragen.
• Der Projektzeitraum und die Kosten werden durch die Datenqualität, die Systemintegration, die Aufrufe der Modelle sowie die Compliance-Anforderungen beeinflusst.
• Ein erfolgreicher Konzeptnachweis bedeutet nicht zwangsläufig, dass im Produktivumfeld dieselbe Genauigkeit, Latenz und Stabilität erreicht werden.
• Der Kunde muss weiterhin einen Geschäftsführer, Fachexperten, Datenzugriffsrechte sowie Betriebsressourcen nach dem Go-Live bereitstellen.
• Dritte Cloud-Dienste, Modelle, Vektordatenbanken und Überwachungstools können zusätzliche Kosten verursachen.
• Hochoffene Bereiche wie Gesundheitswesen, Finanzen und Recht erfordern Überprüfung, Prüfung sowie manuelle Überprüfung.
• Offene Fallbeispiele dienen dazu, Methoden zu veranschaulichen; man sollte nicht direkt davon ausgehen, dass man mit dem eigenen Projekt ähnliche Ergebnisse erzielen wird.
• Open-Source-Frameworks können die Einstiegshürden für die Entwicklung senken, lösen aber nicht automatisch Probleme im Bereich Daten, Berechtigungen, Bewertung und Wartung.

Preise und Kooperationsangebote

Stand zum 22. August 2026 hat die offizielle Website weder einen festen Abonnementpreis noch einen Preis pro Stelle oder einen Gesamtpreis für die Standardleistungen angegeben. Deepsense.ai arbeitet nach dem Prinzip von Unternehmensprojekten und erstellt individuelle Angebote. Kunden müssen sich in diesem Fall an das Unternehmen wenden, um aufgrund ihrer Ziele, der Größe des Teams, der Dauer der Projektarbeit, der zu liefernden Ergebnisse sowie der Anforderungen an die Infrastruktur Beratung zu erhalten.

Bei der Vergleich von Angeboten sollten die Kosten für Beratung und Entwicklung, den Aufruf von Modellen, Cloud-Ressourcen, Datenverarbeitung, Sicherheitsprüfungen, Lizenzen Dritter sowie die langfristige Wartung berücksichtigt werden. Die Kostenlosigkeit von Open-Source-Code bedeutet nicht, dass der Betrieb der Modelle, die Infrastruktur oder die professionellen Dienstleistungen von deepsense.ai kostenlos sind.

Unterstützte Plattformen und Bereitstellungsweisen

Ragbits-Open-Source-Framework

Ragbits ist eine Sammlung von Komponenten zur Entwicklung von generativen KI-Anwendungen, die von deepsense.ai gepflegt wird und unter der MIT-Lizenz steht. Sie umfasst Modellaufrufe, Agenten, Dokumentensuche, Bewertungsfunktionen, Schutzmechanismen, Chat-Schnittstellen sowie Befehlszeilenwerkzeuge und eignet sich dafür, dass Entwicklerteams maßgeschneiderte RAG- und Agentenanwendungen erstellen können.

• Wechseln Sie mithilfe von LiteLLM zwischen verschiedenen Cloud- oder lokalen Modellen.
• Verarbeitung verschiedener Dokumenttypen wie PDFs, Webseiten, Tabellen und Präsentationen.
• Verbindet Vektor-Datenbanken, Objektspeicher und benutzerdefinierte Datenquellen.
• Erstellen Sie mehrere Agentenprozesse und integrieren Sie Protokolle wie MCP und A2A.
• Die Betriebsqualität wird mit OpenTelemetry, Testwerkzeugen und Bewertungskomponenten überwacht.
• Es werden Entwicklungsfunktionen wie eine Chat-Schnittstelle, die Erfassung von Feedback sowie die Erstellung von Projektvorlagen bereitgestellt.

db-ally-Open-Source-Projekt

db-ally verwendet ebenfalls die MIT-Lizenz und dient dazu, eine Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache für die Abfrage strukturierter Daten zu schaffen. Es ermöglicht es den Entwicklern, zunächst die zulässigen Ansichten, Filter und Aggregationen festzulegen, wodurch das Modell anschließend begrenzte Zwischenabfragen erzeugt – dadurch wird verhindert, dass beliebige Datenbankstrukturen sowie beliebiger SQL-Code vollständig dem Modell überlassen werden.

Diese Methode legt Wert auf Konsistenz der Ausgaben, Grenzen der Abfragen, Sicherheit sowie Portabilität der Datengrundlagen. Sie eignet sich für Teams, die über Python-Kenntnisse verfügen und den Umfang der geschäftlichen Abfragen klar definieren können – es handelt sich dabei nicht um eine fertige Analyseplattform, die ohne Konfiguration mit allen Datenbanken verbunden werden kann.

API, SDK und Open-Source-Status

Der Hauptgeschäftsbereich von deepsense.ai umfasst Beratungsdienstleistungen sowie die Bereitstellung von maßgeschneiderten Softwarelösungen. Es gibt keine einheitlichen Business-API-Pakete, die für alle Nutzer zugänglich wären. Ob für bestimmte Projekte APIs, SDKs, Quellcode sowie Deployment-Skripte bereitgestellt werden, muss in den Vertrag sowie in die Bestimmungen zu den technischen Anforderungen und dem Urheberrecht festgelegt werden.

Daten-Sicherheit und -Governance

Unternehmensprojekte im Bereich KI befassen sich in der Regel mit internen Dokumenten, Geschäftsdaten sowie System-Zugangsdaten. Die Verantwortung für die Sicherheit muss auf architektonischer und vertraglicher Ebene klar definiert werden. Die Datenschutzerklärungen auf öffentlichen Webseiten erklären hauptsächlich die Verarbeitung der Daten der Website-Besucher und können die spezifischen Vereinbarungen zur Datenerfassung in Kundenprojekten nicht ersetzen.

• Vor Beginn des Projekts müssen der Datenverantwortliche, die Verarbeiter, die Unterverarbeiter sowie der Ort der Datenspeicherung klar festgelegt werden.
• Steuern Sie die Daten und Werkzeuge, die für Modelle, Suchsysteme und Agenten zugänglich sind, gemäß dem Prinzip der minimalen Berechtigungen.
• Überprüfen, ob das Drittanbietermodell die Eingaben beibehält, ob es zur Trainierung verwendet wird und wie Anfragen zur Löschung durchgeführt werden.
• Für sensible Operationen werden Genehmigungen, Audit-Logs, Geschwindigkeitskontrolle und Sicherheitsherabstufungen hinzugefügt.
• Vor der Veröffentlichung sollten Tests für Übergriffe, Prompt-Injection, Datenlecks und fehlerhafte Tool-Aufrufe durchgeführt werden.
• Einschließen Sie Genauigkeit, Halluzinationen, Verzögerungen, Kosten und manuelle Übernahme in die kontinuierliche Überwachung.
• Branchen wie das Gesundheitswesen, die Pharmaindustrie und die Finanzbranche sollten von den Teams für Kundenkonformität die geltenden Vorschriften sowie Anforderungen an die Überprüfung feststellen lassen.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungsbewertung liegt bei 4,3 von 5 Punkten. Deepsense.ai eignet sich für Unternehmen, die bereits klare Geschäftsprobleme haben, über eigene Daten verfügen sowie interne Verantwortliche besitzen und AI-Systeme vom Prototypenstadium in ein betriebsfähiges Produktivsystem überführen möchten.

Sein Mangel liegt nicht in zu wenigen Funktionen, sondern darin, dass es keine standardisierten Preise sowie fertige, individuell anpassbare Produkte gibt. Die Auswahlkosten sind daher höher als bei herkömmlichen SaaS-Lösungen. Nutzer mit begrenztem Budget oder einfachen Anforderungen sollten zunächst vorhandene Tools mit selbst entwickelten Open-Source-Lösungen vergleichen.

Häufige Fragen

Was ist das Tool DeepSense.AI?

Es handelt sich um ein Unternehmen für AI-Beratung und maßgeschneiderte Entwicklung, kein allgemeiner Chatbot. Das Leistungsangebot umfasst Strategie, Prototypen, Produktionsysteme, MLOps sowie Teamaufbau.

Können Privatnutzer sich direkt registrieren und nutzen?

Die offizielle Website bietet weder eine Möglichkeit zur selbstständigen Registrierung noch eine sofort nutzbare Arbeitsumgebung. Kunden müssen in der Regel ihre Projektanforderungen einreichen und den Umfang der Zusammenarbeit mit dem Team besprechen.

Ist deepsense.ai kostenlos?

Beratungs- und Entwicklungsleistungen im Geschäftsbereich sind nicht kostenlos, es gibt auch keine festen Pakete zu festen Preisen. Die Ragbits- und db-ally-Codebasen können unter der MIT-Lizenz kostenlos genutzt werden, doch für Modelle, Cloud-Ressourcen sowie Wartungsarbeiten entstehen weiterhin Kosten.

Wie viel kostet das Projekt?

Die offizielle Website gibt keine festen Preise an; es müssen individuelle Angebote auf der Grundlage des Umfangs des Projekts erstellt werden. Der Käufer sollte verlangen, dass die Kosten für Erkundung, Überprüfung, Entwicklung, Bereitstellung, Drittdienstleistungen sowie Wartung getrennt ausgewiesen werden.

Wie beginnt man in der Regel eine Zusammenarbeit?

Man kann mit Entdeckungsseminaren von 1 bis 2 Tagen, Konzeptvalidierungen von 2 bis 4 Wochen oder AI-Beratungsprojekten beginnen; außerdem kann bei Bedarf das Team erweitert werden. Der tatsächliche Zeitraum richtet sich nach dem von beiden Parteien vereinbarten Projektplan.

Kann man unternehmensspezifische RAG- und KI-Agenten entwickeln?

Ja, die Behörden betrachten KI-Agenten, Unternehmenswissenssysteme, RAG sowie Bewertungs- und Sicherheitsfunktionen als zentrale Schwerpunkte. Die letztendliche Leistung hängt von den Kundendaten, Berechtigungen, Systemanschlüssen und den Anforderungen an die Akzeptanz ab.

Wird MLOps unterstützt?

Unterstützung, einschließlich Reifegkeitsprüfungen, Pipelines, Versionsverwaltung, Bereitstellung, Überwachung und Kostensenkung. Kann auch durch Erweiterung des Teams in Zusammenarbeit mit den internen Entwicklerteams des Kunden umgesetzt werden.

Wird eine lokale oder edge-basierte Bereitstellung unterstützt?

Es wird die Erstellung privater Umgebungen und Edge-Geräte-Lösungen nach Projektanforderungen unterstützt, jedoch nicht als einheitliche Download-Pakete. Hardware-Anforderungen, Lizenzbedingungen für Modelle, Offline-Fähigkeiten sowie Wartungspflichten müssen separat bewertet werden.

Ist deepsense.ai open source?

Für Beratungsdienstleistungen im Bereich Business Consulting gibt es keine allgemeine Regelung bezüglich der Offenlegung des Quellcodes. Das Eigentum am Quellcode von systemgeschaffenen Lösungen für Kunden wird durch den Vertrag festgelegt. Offiziell werden mehrere Open-Source-Projekte betreut, wobei Ragbits und db-ally unter der MIT-Lizenz veröffentlicht werden.

Was sind Kaninchen?

Ragbits ist eine Sammlung von Open-Source-Komponenten zur Erstellung von generativer KI, RAG- und Agentenanwendungen. Sie richtet sich an Entwickler, die selbst Modelle, Datensätze sowie Umgebungen für Speicherung und Bereitstellung auswählen müssen.

Wird garantiert, dass die KI-Projekte die im Fallbeispiel beschriebenen Ergebnisse erzielen?

Nein, öffentliche Beispiele zeigen nur die Ergebnisse für bestimmte Kunden, Daten und Bereiche. Für neue Projekte müssen eigene Baseline-Werte, Testdatensätze, Erfolgsindikatoren sowie Schwellenwerte für die Einführung festgelegt werden.

Eignet es sich für kleine Unternehmen?

Wenn kleine Unternehmen klare, wertvolle Prozesse, Budgets sowie interne Verantwortliche haben, kann eine kurzfristige Validierung in Betracht gezogen werden. Bei einfachen Kundenserviceaufgaben oder der Erstellung von Texten ist ein standardisiertes SaaS in der Regel kostengünstiger.

Zusammenfassung

Der Kernwert von deepsense.ai besteht darin, KI-Strategien, technische Umsetzungen sowie Produktionsprozesse miteinander zu verbinden – insbesondere für Projekte im Bereich intelligente Agenten, Unternehmenswissenssysteme, MLOps sowie visuelle und Edge-Projekte. Es sollte als Projektpartner betrachtet werden, und nicht als gewöhnliches KI-Tool, das monatlich lizenziert werden muss.

Bei der Auswahl sollte zunächst definiert werden, welche Geschäftsziele es gibt, welche Datengrenzen gelten, welche internen Verantwortlichkeiten bestehen und wie die langfristige Wartung erfolgen soll. Anschließend sollten Umfang der Arbeiten und Gesamtkosten miteinander verglichen werden. Ragbits und db-ally können zur technischen Überprüfung verwendet werden, doch offene Quellcodes sowie kommerzielle Lösungen müssen getrennt bewertet werden.