Assistenten, die Ihr Geschäft kennen
Antworten aus Ihren Dokumenten, Produktdaten und Richtlinien — belegt mit Quellen, damit eine Antwort geprüft und nicht blind geglaubt werden muss.
Maßgeschneiderte KI-Anwendungen, verbunden mit den Systemen, die Sie ohnehin nutzen.
Die meisten KI-Projekte bleiben in der Lücke zwischen überzeugender Demo und verlässlichem Alltagsbetrieb stecken. Wir bauen das Zweite. Intelligente Assistenten, Dokumenten- und Datenverarbeitung, Recherche im eigenen Wissensbestand — angebunden an CRM, ERP, Ticketsystem oder Dateiablage, die Ihr Team jeden Morgen ohnehin öffnet.
Gegen Ihre Daten, an Fällen mit bekannter Antwort.
Jede Aussage führt ihre Passage mit, sonst wird sie nicht gezeigt.
Aus Ihren echten Fällen gebaut und vor dem Start vereinbart.
Antworten, zur Freigabe zurückhalten, oder verweigern und weiterleiten.
Ein System im Produktivbetrieb, ein Testset, das Abweichungen sichtbar macht, und eine Dokumentation, mit der Ihre eigenen Entwickler weiterarbeiten können.
Antworten aus Ihren Dokumenten, Produktdaten und Richtlinien — belegt mit Quellen, damit eine Antwort geprüft und nicht blind geglaubt werden muss.
Rechnungen, Verträge, Formulare, Tickets und E-Mails werden zu strukturierten Datensätzen. Extraktion mit Konfidenzwerten, ein Prüfpfad für unsichere Fälle und ein Direktweg für den Rest.
Das Modell ist der kleinere Teil. Die Arbeit steckt im Bindegewebe: Authentifizierung, Berechtigungen, Ratelimits, Wiederholungen, Protokolle — und ein Ort, an dem das Ergebnis landet.
Vor dem Start bauen wir aus Ihren echten Fällen ein Testset und messen dagegen. Sie bekommen Zahlen statt Adjektive — und eine Methode, um zu erkennen, ob die nächste Änderung besser war.
Jede Demo zeigt den Idealfall. Der Wert eines Produktivsystems liegt in den anderen beiden — deshalb entwerfen wir die Konfidenzschwelle zuerst.
From a customer, or from your own team inside the tool they already use.
Hybrid search over your corpus returns candidate passages, which are reranked. The model is never asked what it remembers.
The answer is composed only from what was retrieved, and every claim carries the passage it came from.
Confidence gate
set with you, per field or per intent
Sent or shown directly, with citations a person can open.
Drafted and queued. A person presses send until the numbers earn autonomy.
It says it does not know and hands the case to a person. This is the path most implementations skip.
Bring us one ki-entwicklung problem and we'll scope it live.
Free, 20 minutes, and you leave with a ranked shortlist either way.
Benannte Muster statt einer Fähigkeitenliste — denn die Form der Lösung bestimmt Kosten und Risiko.
Hybride Suche über Ihren Bestand, Reranking, Antwortsynthese mit Inline-Quellen und ein expliziter Weg, keine Antwort zu geben, wenn der Bestand sie nicht hergibt.
Konfidenzschwellen pro Feld leiten unsichere Dokumente in eine Prüfliste. Diese Liste ist zugleich das Trainingsmaterial der nächsten Iteration.
Agenten mit wenigen, berechtigten Werkzeugen und hartem Budget statt offener Autonomie. Im Betrieb schlägt Vorhersagbarkeit jede Cleverness.
Sie können nach jedem Schritt aufhören und behalten, was gebaut wurde.
Ein kurzes Gespräch, um zu finden, wo KI in Ihrem Betrieb den größten Hebel hat.
Ein lauffähiger Machbarkeitsnachweis, damit Sie anhand von Belegen entscheiden statt anhand von Versprechen.
Produktivbetrieb, Integration und laufende Verbesserung.
Etwas, das hier fehlt? Fragen Sie uns direkt oder schreiben Sie an hello@befzy.com.
Was der Anwendungsfall rechtfertigt. Kommerzielle APIs sind meist der schnellste Weg zu einer starken ersten Version. Offene Modelle auf europäischer Infrastruktur werden zur besseren Antwort, sobald Datensensibilität, Kosten pro Anfrage oder Latenz dominieren. Wir vergleichen beides im Prototyp an Ihren Fällen, statt es grundsätzlich zu entscheiden.
In drei Schichten. Antworten werden aus abgerufenen Passagen belegt statt aus dem Modellgedächtnis, jede Antwort führt ihre Quellen mit, und das System darf sagen, dass es etwas nicht weiß — genau die Schicht, die die meisten Umsetzungen auslassen. Danach messen wir die Verweigerungsquote so sorgfältig wie die Trefferquote.
Sie müssen nicht, zu einem Preis in der Modellqualität, den wir beziffern statt zu beschönigen. Vollständig selbst betriebene Aufbauten sind für Suche, Klassifikation und Extraktion heute praxistauglich. Bei offener Textgenerierung sind die stärksten Modelle weiterhin gehostet, also grenzen wir genau ab, was hinausgeht und was drinnen bleibt.
Der echte Betrieb bringt Fälle hervor, die kein Testset enthielt. Wir lassen das Testset aus echtem Verkehr mitwachsen, gehen die Fehlschläge mit Ihnen durch und iterieren. Die meisten Systeme werden in den sechs Wochen nach dem Start deutlich besser — genau deshalb starten wir bewusst schmal.
A free 20-minute call, no strings attached. We will tell you where the leverage is — and where it is not.