Warum brauche ich eigentlich ein LLM-Gateway und aus welchen Layern bestehen typische GenAI-Plattform-Architekturen? Und wie helfen Use-Case-Funnel und -Templates bei der Identifikation und Bewertung von neuen Anwendungsfällen?

Wir geben euch einen Einblick hinter die Kulissen unserer GenAI-Plattform-Projekte und zeigen euch auf welche Herausforderungen wir regelmäßig stoßen: Von Bot-Wildwuchs bis Datenchaos. 

Ein authentischer Erfahrungsbericht bei dem wir sowohl technische, methodische als auch strategische Aspekte beleuchten.

Zielpublikum: AI/ML Engineers, Data Scientists, Entscheider:innen & KI-Enthusiast:innen
Voraussetzungen: Basiskenntnisse von LLMs, Embedding-Modellen und Standard-RAG
Level: Advanced

Extended Abstract:
Unsere Erfahrungen aus dem Aufbau von GenAI-Plattformen zeigen: Vieles ist individuell und es gibt kein Patentrezept - dafür aber wiederkehrende architektonische und organisatorische Muster, die sich in der Praxis bewährt haben. 

Wir geben euch einen Einblick hinter die Kulissen unserer GenAI-Plattform-Projekte und zeigen euch auf welche Herausforderungen wir regelmäßig stoßen: Von Bot-Wildwuchs bis Expectations-Gap. Wir stellen euch sowohl technisch-methodische als auch organisatorisch-strategische Best Practices vor und zeigen euch konkrete Use Cases, die wir erfolgreich umgesetzt haben - von intelligenten Translation Bots bis KI-Hotline-Agenten. 

Ein ehrlicher Erfahrungsbericht über Erfolgsrezepte und Herausforderungen.