Entdeckung
Wir beginnen mit dem Problem, nicht mit dem Modell. Ein fokussiertes Engagement, um Einschränkungen, Daten, Erfolgskriterien und die Produktionsumgebung zu verstehen, in der das System leben wird.
Was wir tun
AI-Lösungen für Ihr Unternehmen entwickelt.
Vier Wege, wie wir Organisationen helfen, AI zu nutzen , jeder kann eigenständig oder zusammen als vollständiges System funktionieren. Wir konzentrieren uns darauf, Ihr tatsächliches Problem zu lösen, nicht darauf, eine bestimmte Technologie zu verkaufen.
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01 / Fähigkeit
Lokale KI-Systeme
Private KI-Lösungen, die sicher auf Ihrer Infrastruktur laufen.
Wir bauen KI-Systeme, die vollständig in Ihrer Umgebung betrieben werden — auf Workstations, On-Premise-Servern oder Air-gapped-Clustern. Die lokale Ausführung beseitigt die Vertrauens-, Latenz- und Compliance-Einschränkungen von Cloud-Modellen und bewahrt dabei die vollen Fähigkeiten moderner Open-Weight-LLMs. Unsere Bereitstellungen basieren auf quantisierten Inferenz-Laufzeiten, GPU/CPU-Co-Scheduling und hardwarebewusster Modellauswahl, damit das System auf jeder Hardware, die Sie bereits besitzen, reaktionsschnell bleibt.
Was wir liefern
- On-Premise-Inferenz mit GGUF, llama.cpp, vLLM und TGI
- Air-gapped-Bereitstellung für regulierte Umgebungen
- Hardwarebewusste Quantisierung (INT4 / INT8 / FP8)
- Datensouveränität durch Architektur, nicht durch Richtlinie
- Offline-Modellregister und Versionskontrolle
Stack
GGUFllama.cppvLLMCUDADockerKubernetes
02 / Fähigkeit
LLM-Anwendungen
Individuelle KI-Assistenten, Agenten und intelligente Automatisierungssysteme.
Wir entwerfen und entwickeln LLM-Anwendungen, die über Chat hinausgehen — Assistenten, die handeln, Agenten, die Werkzeuge orchestrieren, und Automatisierungssysteme, die sich nahtlos in Ihre bestehende Software integrieren. Jede Anwendung wird von Anfang an mit Evaluierungsrahmen, Guardrails und Beobachtbarkeit gebaut, damit das Verhalten vorhersagbar bleibt, wenn Sie von Prototypen zu Produktionsverkehr skalieren.
Was wir liefern
- Agenten-Orchestrierung mit strukturierter Werkzeugaufrufung
- Werkzeuggestützte LLMs über Ihre internen APIs
- Workflow-Automatisierung mit Mensch-in-der-Schleife-Sicherheit
- Prompt- und Antwort-Evaluierungspipelines
- Streaming, strukturierte Ausgabe und Funktionsaufruf
Stack
PythonTypeScriptOpenAIAnthropicOpen weightsLangGraph
03 / Fähigkeit
Wissensintelligenz
Erweiterte RAG-Systeme, semantische Suche und Dokumentenintelligenz.
Wir bauen Abrufsysteme, die tatsächlich die richtige Antwort finden. Unsere RAG-Pipelines kombinieren dichte und sparse Abrufe, Cross-Encoder-Reranking, Query-Rewriting und Quellenzuordnung in ein einziges, beobachtbares System. Für dokumentenintensive Domänen fügen wir OCR, Layout-bewusstes Chunking und Tabellenverständnis hinzu, damit das System mit Verträgen, Forschungsartikeln und gescannten Archiven funktioniert — nicht nur mit sauberem Text.
Was wir liefern
- Hybrider Abruf (BM25 + dichte Embeddings)
- Cross-Encoder-Reranking für Präzision
- Multi-Vektor- und Elterndokument-Indexierung
- OCR + layout-bewusstes Dokumenten-Chunking
- Quellenzuordnung und Zitationsverfolgung
Stack
BGE-M3QdrantPostgresColPaliOCRrerankers
04 / Fähigkeit
KI-Infrastruktur
Bereitstellung, Optimierung und skalierbare KI-Technik.
Wir bauen die Infrastrukturschicht, die KI-Systeme zuverlässig in der Produktion betreibt. Das bedeutet Modellserving, abgestimmt auf Ihre Hardware, Autoscaling unter Berücksichtigung des GPU-Speichers, Beobachtbarkeit, die Latenz- und Qualitätsabweichungen sichtbar macht, und CI/CD-Pipelines, die Modelle evaluieren — nicht nur Unit-Tests. Das Ergebnis ist eine KI-Plattform, an der Ihr Team iterieren kann, ohne ständig Probleme bekämpfen zu müssen.
Was wir liefern
- Modellserving mit vLLM, TGI und Triton
- GPU-Scheduling, Batching und Speicheroptimierung
- Beobachtbarkeit: Traces, Metriks, Evaluiertungen, Drift
- Evaluierungsgesteuertes CI/CD für Prompts und Modelle
- Kosten- und Durchsatzoptimierung
Stack
vLLMTritonPrometheusOpenTelemetryKubernetesTerraform
Zusammenarbeit
Wie wir arbeiten
Ein vierstufiges Zusammenarbeitsmodell, das darauf ausgelegt ist, KI-Projekte zu entlasten und Ihrem Team ein System zu hinterlassen, das es betreiben und erweitern kann.
Architektur
Wir entwerfen das System Ende-zu-Ende: Modellauswahl, Abrufstrategie, Infrastruktur, Evaluierungsrahmen — und testen es gegen Ihre realen Arbeitslasten, bevor wir uns festlegen.
Entwicklung
Entwicklung in kleinen, demonstrierbaren Schritten. Sie sehen frühen und oft funktionierenden Code mit Evaluierungsberichten an jedem Meilenstein.
Bereitstellung
Wir liefern in Ihre Umgebung — Cloud, On-Premise oder Air-gapped — mit der Beobachtbarkeit, Betriebsanleitungen und Dokumentation, die Ihr Team benötigt, um es zuverlässig zu betreiben.
Möchten Sie eine genauere Durchführung?
Wir können jede dieser Fähigkeiten in einem 45-minütigen Gespräch auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zuschneiden.
Glossary
AI engineering terms, defined.
The vocabulary we use across this site , defined plainly so anyone evaluating AI systems can follow along.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation , an architecture that grounds LLM responses in your own documents by retrieving relevant passages and feeding them as context.
- LLM
- Large Language Model , a neural network trained on large text corpora that generates text, answers questions, and performs natural language tasks.
- GGUF
- GPT-Generated Unified Format , a file format for storing quantized language models so they can run efficiently on consumer hardware.
- BGE-M3
- A multilingual embedding model that produces dense, sparse, and ColBERT-style representations in a single pass, used for semantic search.
- Reranking
- A second-stage retrieval step that uses a more expensive model (usually a cross-encoder) to re-score and reorder the top results for higher precision.
- Vector Database
- A database optimized for storing and querying high-dimensional vectors (embeddings), used for semantic search and RAG.
- Open-weight model
- A language model whose weights are publicly available for download and local execution , such as Llama, Mistral, or Qwen.
- Air-gapped
- A deployment with no network connection to the outside world , used in regulated environments where data cannot leave the premises.
- Fine-tuning
- The process of further training a pre-trained model on domain-specific data to specialize its behavior.
- Embedding
- A numerical vector representation of text that captures semantic meaning, enabling similarity search.
- Cross-encoder
- A model that takes a query and a document together and outputs a single relevance score , slower than bi-encoder retrieval but more accurate.
- Agent orchestration
- Coordinating multiple LLM calls, tool uses, and reasoning steps to accomplish a complex task autonomously.
FAQ
Fragen zu unseren Fähigkeiten
Häufige Fragen zu lokaler KI, RAG, BGE-M3, Air-gapped-Deployment und KI-Infrastruktur.
Was ist ein lokales KI-System?
Ein lokales KI-System läuft vollständig auf Ihrer eigenen Hardware – Workstations, On-Prem-Servern oder Air-Gapped-Clustern – ohne Daten an eine Cloud-API zu senden. Haal Lab entwickelt lokale KI-Systeme mit Open-Weight-Modellen im GGUF-Format, llama.cpp- und vLLM-Laufzeiten und CUDA-Beschleunigung, wenn GPUs verfügbar sind.
Was ist ein RAG-System und entwickelt Haal Lab solche?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Architektur, die Sprachmodellantworten in Ihren eigenen Dokumenten verankert. Ein RAG-System ruft relevante Passagen aus einer Wissensdatenbank ab und speist sie dem LLM als Kontext. Haal Lab entwickelt produktionsreife RAG-Systeme mit hybrider Suche (BM25 + dichte Embeddings), Cross-Encoder-Reranking und Quellenzuordnung.
Was ist BGE-M3 und warum verwendet Haal Lab es?
BGE-M3 ist ein mehrsprachiges Embedding-Modell, das dichte, sparse und ColBERT-artige Darstellungen in einem einzigen Durchlauf erzeugt. Haal Lab verwendet BGE-M3 für die Produktions-Suche, da es mehrsprachige Korpora (wie juristische Dokumente über Rechtsordnungen hinweg) verarbeitet und Multi-Vektor-Indexierung für höhere Trefferquoten unterstützt.
Kann Haal Lab KI auf Air-Gapped-Infrastruktur bereitstellen?
Ja. Wir entwickeln Air-Gapped-Bereitstellungen für regulierte Umgebungen – Gesundheit, Finanzen, Regierung und Recht. Der gesamte Stack (Modelle, Laufzeit, Suchschicht, Anwendung) läuft in Ihrem Netzwerk ohne ausgehende Aufrufe. Wir verwenden Offline-Modell-Registrierungen und Versionskontrolle, um das System wartbar zu halten.
Was ist KI-Infrastruktur-Engineering?
KI-Infrastruktur-Engineering ist die Praxis des Aufbaus der Serving-, Scaling- und Observability-Schicht, die KI-Systeme zuverlässig in der Produktion betreibt. Haal Lab entwickelt Infrastruktur rund um vLLM, Triton und Kubernetes – einschließlich GPU-Scheduling, Batching, Memory-Tuning und evaluierungsbasiertem CI/CD für Prompts und Modelle.
Wie lange dauert ein KI-Engagement mit Haal Lab?
Das hängt vom Umfang ab. Ein fokussierter Prototyp kann in 4–6 Wochen ausgeliefert werden. Ein Production-System mit Infrastruktur, Evaluierung und Observability dauert typischerweise 3–6 Monate. Discovery (1–2 Wochen) gibt uns genug Kontext, um Ihnen vor einer Verpflichtung einen konkreten Zeitplan zu geben.
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