Welche KI-Technologien setzt dotfly. ein? 
 

"Wir sind technologieoffen und genau das ist unsere Stärke. Als nachhaltige Digitalagentur mit über 25 Jahren Erfahrung im E-Commerce und CMS-Bereich wissen wir: Es gibt nicht die eine perfekte KI-Lösung für alle. Stattdessen wählen wir die passenden Tools nach deinen individuellen Anforderungen aus. Es gibt keine Vendor-Lock-ins, keine vorgefertigten Pakete. In der Competence-Phase unseres ACAIT-Prinzips erklären wir dir die Unterschiede zwischen den Technologien und treffen die Entscheidung gemeinsam mit dir. 

Unser KI-Technologie-Portfolio 

1. API-basierte Large Language Models (LLMs) Für schnelle Integration und hohe Performance setzen wir auf führende API-basierte Modelle:  

• OpenAI (GPT-4, GPT-4 Turbo, ChatGPT)   Ideal für: Content-Generierung, Chatbots, Code-Assistenz, kreative Aufgaben   Vorteil: State-of-the-Art-Performance, große Community, umfangreiche Dokumentation  

• Anthropic (Claude, Claude Opus, Claude Sonnet)   Ideal für: Längere Kontexte (bis 200k Tokens), komplexe Analysen, DSGVO-sensible Anwendungen   Vorteil: Hohe Sicherheit, transparente Entwicklung, starke Ethik-Standards  

• Google Vertex AI (Gemini, PaLM)   Ideal für: Enterprise-Integrationen, multimodale Anwendungen (Text, Bild, Video)   Vorteil: Direkte Integration in Google Cloud, skalierbar, DSGVO-konform   

2. Open-Source-Modelle (Self-Hosted) Für maximale Datenkontrolle und Kosteneffizienz setzen wir auf Open-Source-Lösungen:  

• Llama 3 & Llama 3.1 (Meta)   Ideal für: Self-Hosting, DSGVO-kritische Anwendungen, individuelle Fine-Tuning-Anforderungen   Vorteil: Volle Kontrolle über Daten, keine API-Kosten, anpassbar  

• Mistral (Mistral-7B, Mixtral)   Ideal für: Europäische Unternehmen, effiziente Inferenz, mehrsprachige Anwendungen   Vorteil: EU-basiert, energieeffizient, gute Deutsch-Performance  

• Weitere: Falcon, GPT-J, BLOOM   Je nach Use Case und Anforderungen   

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Für wissensbasierte Anwendungen kombinieren wir LLMs mit deinen eigenen Daten: 

RAG-Systeme greifen auf interne Dokumente, Wissensdatenbanken oder Produktkataloge zu und liefern präzise, faktenbasierte Antworten. Ideal für Kundensupport, interne Wissenssysteme oder E-Commerce-Empfehlungen.  Tools: LangChain, LlamaIndex, Weaviate, ChromaDB   

4. Spezialisierte KI-Tools Für spezifische Anwendungsfälle setzen wir auf fokussierte Tools:  
• Bildgenerierung: DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion 
• Spracherkennung: OpenAI Whisper, AssemblyAI 
• Text-to-Speech: ElevenLabs, Google Cloud TTS 
• Sentiment-Analyse & NLP: Hugging Face Transformers   

Wie wir die richtige Technologie auswählen 

In der Competence-Phase des ACAIT-Prinzips analysieren wir gemeinsam:   

• Was ist dein Use Case? (Chatbot, Content-Generierung, Datenanalyse, Automatisierung)  
• Wie sensibel sind deine Daten? (API-basiert oder self-hosted?)  
• Welches Budget steht zur Verfügung? (Laufende API-Kosten vs. Hosting-Kosten)  
• Welche Compliance-Anforderungen gelten? (DSGVO, EU AI Act, Branchenregulierung)  
• Wie wichtig ist Energieeffizienz? (CO₂-Fußabdruck, Green Hosting)   

Unsere Empfehlung basiert immer auf deinen Zielen. Nicht auf Provisionen oder Partnerverträgen."

Tobias Müller, Senior Backend Entwickler und KI-Experte


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