Wie arbeitet KGM an Software und KI-Systemen? Die Projekte zeigen technische Entscheidungen an konkreten Aufgaben: von der Wissenserschließung mit Quellenbezug bis zur regelbasierten Datenverarbeitung. Sie geben Einblick in Architektur, Prüfverfahren und bekannte Grenzen.
Projekte im Überblick
Die Referenzbeiträge erläutern Ausgangslage, Lösungsansatz und übertragbare Erfahrungen. Eigene Entwicklungen und interne Referenzprojekte sind als solche gekennzeichnet.
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eur_ledger – Python-Software mit nachvollziehbaren Datenwegen
Weiterlesen: eur_ledger – Python-Software mit nachvollziehbaren DatenwegenInternes Referenzprojekt. eur_ledger zeigt individuelle Python-Entwicklung mit strukturierten Importen, nachvollziehbaren Datenwegen und automatisierten Fehlerfallprüfungen. Die Anwendung wird im Ingenieurbüro eingesetzt und weiterentwickelt; sie wird nicht als öffentliches Buchhaltungsprodukt angeboten.
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KGM Knowledge RAG – Referenzsystem für kontrolliertes Wissen
Weiterlesen: KGM Knowledge RAG – Referenzsystem für kontrolliertes WissenEigenentwicklung · Referenzsystem mit verfügbarer geführter Demo. Vier feste Fälle zeigen Suche, Antworten und Quellen an fünf synthetischen Dokumenten. Architektur, Evaluation und bekannte Antwortgrenzen bleiben nachvollziehbar.
Was die Projekte für Ihr Vorhaben zeigen
Anforderungen eingrenzen, Verantwortlichkeiten in der Software trennen und Ergebnisse gezielt prüfen: Diese Arbeitsweise lässt sich auf unterschiedliche Aufgaben übertragen. Welche Ansätze für Ihr Vorhaben geeignet sind, klären wir anhand Ihrer Daten, Abläufe und Betriebsanforderungen.
Für die Erschließung internen Wissens beschreibt die Leistung Lokale KI-Wissenssysteme den Einstieg über Wissenscheck und abgegrenzten Pilot.
Für die Verarbeitung Ihrer Daten und die Automatisierung wiederkehrender Abläufe bietet KGM Individuelle Softwareentwicklung an.
Sie möchten Wissen besser erschließen oder einen Datenablauf vereinfachen? Beschreiben Sie mir Ihre Ausgangslage.