AI Anwendungsfälle (Use Cases)

Willkommen im Bereich für AI-Anwendungsfälle. Hier finden Sie praxisnahe Leitfäden, bewährte Entwurfsmuster (Design Patterns) und Codebeispiele, die Ihnen dabei helfen, unsere Large Language Models as a Service (LLMaaS) effizient in Ihre Geschäftsprozesse und Applikationen zu integrieren.

Unsere Plattform läuft vollständig auf hochperformanter GPU-Infrastruktur in der Schweiz. Dadurch sind Ihre Daten und Prompts jederzeit geschützt und erfüllen höchste Compliance- und Datenschutzstandards.

Übersicht typischer Anwendungsfälle

Hier sind die am häufigsten implementierten Szenarien auf unserer Plattform:

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Kombinieren Sie Ihre internen Wissensdatenbanken (z. B. Dokumente, Wikis oder Datenbanken) mit LLMs, um präzise, kontextbezogene Antworten zu generieren. * Relevante Endpunkte: /v1/embeddings zur Vektorisierung, /v1/rerank für ein optimiertes Such-Ranking und /v1/chat/completions zur Beantwortung. * Modellempfehlung: ew/qwen3-embedding-4b und ew/qwen3-reranker-4b für die Suche sowie ew/minimax27 oder ew/deepseek32 für die Textgenerierung.

2. Klassifikation und Datenextraktion

Strukturieren Sie unstrukturierte Daten (z. B. E-Mails, Support-Tickets oder Berichte) automatisch. Sie können Metadaten extrahieren, Stimmungen (Sentiment) analysieren oder Tickets automatisch der richtigen Abteilung zuweisen. * Vorteil: Schnelle Verarbeitungszeiten und hohe Genauigkeit durch den Einsatz von strukturiertem Output (JSON Mode) oder Tool-Calling. * Modellempfehlung: ew/gemma4 oder ew/qwen3.6-35B-A3B für schnelle und kosteneffiziente Klassifizierungen.

3. KI-Agenten und Workflow-Automatisierung

Bauen Sie autonome oder teilautonome Agenten auf, die über Tool-Calling (Funktionsaufrufe) Aktionen in externen Systemen ausführen können – beispielsweise Termine buchen, APIs abfragen oder Datenbankeinträge aktualisieren. * Modellempfehlung: Leistungsstarke Modelle wie ew/minimax27 oder ew/deepseek32, die komplexe Logiken und Werkzeugaufrufe zuverlässig beherrschen.

4. Code-Assistenz und Entwicklung

Integrieren Sie unsere Modelle in Ihre internen Entwicklungsprozesse, um Code-Snippets zu generieren, Reviews zu automatisieren, Unit-Tests zu schreiben oder Legacy-Code zu analysieren. * Modellempfehlung: Speziell trainierte Coding-Modelle oder Allrounder wie ew/deepseek32. * Praxis-Leitfaden: Erfahren Sie, wie Sie den terminal-basierten OpenCode Agent einrichten und mit unserem LLMaaS Gateway verwenden.

5. Mehrsprachige Inhalte & Übersetzung

Übersetzen Sie Dokumente, Benutzeroberflächen oder Support-Interaktionen präzise und kontextsensitiv, speziell optimiert für die DACH-Region (Schweizer Hochdeutsch, Deutsch, Französisch, Italienisch).

Erste Schritte bei der Umsetzung

API-Key & Zugriff: Falls noch nicht geschehen, fordern Sie über das Cloud Service Portal oder unseren Support einen Virtual Key an.
Modell-Auswahl: Wählen Sie das passende Modell für Ihre Anforderungen. Generell gilt:
- Verwenden Sie Top-Modelle für komplexe Aufgaben (Reasoning, Agenten, RAG).
- Nutzen Sie kleinere Modelle für einfache, repetitive Aufgaben wie Klassifikation, um Kosten und Inferenzzeiten zu minimieren.
Integration: Nutzen Sie das OpenAI-SDK in Ihrer bevorzugten Programmiersprache (Python, JS/TS, Go) und passen Sie lediglich die api_base und den API-Key an.

Individuelle Beratung

Planen Sie ein spezifisches Projekt oder benötigen Sie Unterstützung bei der Architektur Ihrer RAG-Pipeline? Unser Support- und Solutions-Team unterstützt Sie gerne bei der Konzeption und Umsetzung.