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LLM-gestützte Produkt-Features — Chat, Suche, Generierung

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LLM-Produkt-Features
LLM-gestützte Produkt-Features — Chat, Suche, Generierung

KI direkt im Produkt: Chat-Copiloten, semantische Suche, Generierungs-Flows und unterstützende UI, die Nutzer über Nacht zu Power-Usern machen.

Was du bekommst

  • Chat & Copiloten im Produkt mit Tool-Calling
  • Semantische & hybride Suche über Nutzerdaten
  • Streaming-Generierungs-Flows (Text, strukturiert, multimodal)
  • Cost-, Latency- & Safety-Guardrails von Anfang an

Wie ich es baue

  1. 1User-Job mappen, den KI 10× schneller machen soll
  2. 2Modell + Fallback-Kette wählen (OpenAI, Anthropic, lokal)
  3. 3Tools, Evals & Streaming-UI verdrahten
  4. 4Shippen, Cost-per-Action messen & iterieren

KI als Feature, nicht als Produkt

Der Gewinnermove ist nicht, 'eine KI-App' zu bauen — sondern KI in ein Produkt einzubauen, das Leute schon nutzen. Wir bauen Copiloten, Generatoren und Suche dort ein, wo Nutzer bereits sind — so kommt Adoption von selbst.

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Streaming-UX, nicht Chat-Fenster

Die meisten 'KI-Features' scheitern, weil sie aufgesetzte Chat-Fenster sind. Wir designen inline, streamend, rückgängig-machbar — wie Teil des Produkts, nicht wie ein Helpdesk.

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Cost- & Eval-Disziplin

Jeder Prompt hat Cost-per-Call, Latency-Budget und ein Eval-Set. Wir tracken alle drei vom ersten Tag, damit das Feature günstig, schnell und vertrauenswürdig bleibt — auch bei Skalierung.

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Tools & Stack

OpenAIAnthropicVercel AI SDKTanStack StartSupabaseLangChain

Typische Use Cases

  • SaaS-Copiloten & In-App-Assistenten
  • Smarte Suche & Answer-Engines
  • Content- & Code-Generierungs-Features
Live-Beispiel
socialpro24.com

KI-gestützte Social-Media-Plattform mit eingebauten LLM-Features für Content, Scheduling und Analytics.

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