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Flaggschiff-Produkt

Context Engineering Engine

Das Gehirn Hinter Dem System

Die Kerntechnologie, die KI-Orchestrierung tatsächlich funktionieren lässt. Unsere Context-Engineering-Schicht stellt sicher, dass jeder KI-Agent genau die richtigen Informationen hat — Identität, Absicht, Historie und Dokumente — um genaue, umsetzbare Ergebnisse statt Halluzinationen zu liefern.

6-Stufen
Pipeline
99,2%
Intent-Genauigkeit
120K+
Dokumente indexiert

Das Problem

KI Ohne Kontext Ist Nur Raten

Die meisten Unternehmen schrauben einen Chatbot an ihre Systeme und wundern sich, warum er halluziniert. Das fehlende Stück ist kein besseres Modell — es ist besserer Kontext.

So funktioniert es

1
Schritt 1

Anfrage trifft ein

Eine E-Mail oder WhatsApp-Nachricht erreicht das System.

2
Schritt 2

Kontext-Zusammenstellung

Die Engine baut ein vollständiges Kontextpaket: wer fragt, was benötigt wird, was aus der Historie und Wissensbasis relevant ist.

3
Schritt 3

Intelligentes Routing

Die angereicherte Anfrage wird an den/die richtigen Agenten mit allem verteilt, was für ein genaues Ergebnis benötigt wird.

4
Schritt 4

Qualitätsprüfung

Output wird gegen den ursprünglichen Anfragekontext validiert vor der Auslieferung.

Hauptfunktionen

Parse — entfernt Rauschen aus E-Mails, Signaturen, Threading, um die tatsächliche Anfrage zu extrahieren
Identify — ordnet Absender der Benutzerdatenbank zu mit Rolle, Berechtigungen und Anfrage-Historie
Classify — Intent-Erkennung über Bericht, Recherche, Präsentation, Compliance, Vertrieb, Wissen
Decompose — zerlegt komplexe mehrteilige Anfragen in parallele Teilaufgaben mit Abhängigkeiten
Enrich — zieht relevanten Kontext aus RAG-Wissensbasis, früheren Berichten, Benutzerpräferenzen
Route — verteilt an den/die richtigen spezialisierten Agenten mit vollständigem Kontextpaket

Perfekt für

Kontextbewusste KI

Generische Chatbots durch kontextbewusste KI ersetzen, die Ihr Unternehmen wirklich versteht.

Institutionelles Gedächtnis

Systeme für institutionelles Gedächtnis aufbauen, die keine Kundeninteraktion vergessen.

Natürlichsprachliche Schnittstellen

Natürlichsprachliche Schnittstellen über komplexe interne Systeme ermöglichen.

Mehrsprachige Verarbeitung

Mehrsprachige Anfragen verarbeiten mit automatischer Spracherkennung und Antwort-Zuordnung.

Angetrieben von

GPT-4o Claude API pgvector PostgreSQL FastAPI Python LangChain

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