Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung
Netbase entwickelt generative AI-Funktionen für Produkt- und Operations-Teams: Erstellen, Zusammenfassen, Umschreiben und Content-Generierung in der Software, die Ihre Mitarbeiter und Kunden bereits nutzen. Jede Funktion wird mit einem Evaluierungsset, einem menschlichen Überprüfungsschritt und Kostenlimits ausgeliefert. Generative AI ist eine Fähigkeit, die wir ausbauen, und wir kennzeichnen ihren Reifegrad transparent.
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Was generative AI-Entwicklung umfasst
Ein generatives AI-Feature ist mehr als ein Aufruf an ein Modell. Es benötigt den richtigen Kontext aus Ihren Daten, versionierte Anweisungen wie Code, Prüfungen des zurückgegebenen Ergebnisses, einen Schritt, in dem eine Person das Ergebnis genehmigt oder bearbeitet, sowie Monitoring, sobald echte Nutzer eintreffen. Es gehört zu unserer AI & Data-Familie.
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Use-Case-Scoping und ein schriftliches Qualitätsziel
Training eines Foundation-Modells von Grund auf
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Prompt-, Kontext- und Output-Design, versioniert im Code
Veröffentlichung von AI-Output ohne Überprüfung, wo er ein Risiko birgt
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Integration in Ihre Web-App, Ihr Back-Office oder Ihren Workflow
Garantierte Genauigkeits- oder Zeitersparnis-Kennzahlen
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Evaluierungssets aus Ihren realen Beispielen
Weiterverkauf von Modell-Abonnements
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Schritte zur menschlichen Überprüfung und Bearbeitung in der Benutzeroberfläche
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Guardrails gegen Prompt-Injection und Datenlecks
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Nutzungs-, Kosten- und Qualitätsmonitoring
Wann es sinnvoll ist – und wann ein anderer Weg passt
Generative AI bewährt sich, wenn Mitarbeiter Zeit damit verbringen, Texte zu schreiben oder zu lesen, die erkennbaren Mustern folgen.
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Mitarbeiter erstellen täglich ähnliche Beschreibungen, Antworten oder Zusammenfassungen
Das Ergebnis muss jedes Mal ohne Überprüfung absolut korrekt sein
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Es existiert bereits Inhalt, auf den das Modell seine Antworten stützen kann
Die Aufgabe ist eine Berechnung oder ein Lookup: Verwenden Sie Regeln oder eine Abfrage
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Eine Person kann den Entwurf schneller prüfen als schreiben
Niemand verantwortet die Qualität des Outputs
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Das Feature befindet sich in einem Produkt, das Sie kontrollieren
Sie benötigen lediglich ein Chat-Abonnement für wenige Mitarbeiter
Zwei vorkonfigurierte Lösungen könnten besser passen als ein individuelles Feature. Für Antworten aus Unternehmensdokumenten siehe den AI Knowledge Assistant; für Antworten an Kunden mit Übergabe an Agenten siehe Customer Service AI. Alle weiteren Optionen finden Sie im Serviceverzeichnis.
Ergebnisse und typische Anwendungsfälle
Produkt- und Operations-Verantwortliche beauftragen generative AI-Entwicklung, um:
Mitarbeiter starten mit einem fundierten Entwurf statt einem leeren Feld.
Entwürfe warten auf Überprüfung, wo immer Output Kunden erreicht.
Ein Evaluierungsset zeigt, wie sich das Feature an Ihren eigenen Beispielen verhält.
Nutzungslimits, Caching und Modellauswahl halten die Kosten pro Anfrage transparent.
Das Feature wird so entwickelt, dass das Modell ausgetauscht werden kann, ohne alles neu zu schreiben.
Funktionsbausteine und Liefergegenstände
Zielaufgaben, Beispiele für guten und schlechten Output sowie Überprüfungsregeln
Die Datenquellen, Abrufregeln und Anweisungen, die das Modell erhält
API-, Benutzeroberflächen- und Workflow-Integration mit Bearbeitungs- und Genehmigungsschritten
Testfälle aus Ihren Daten, bewertet vor jeder Veröffentlichung
Input- und Output-Prüfungen auf Injection, Datenlecks und unsichere Inhalte
Protokolle von Prompts, Versionen, Kosten und Reviewer-Bearbeitungen
Wiederverwendbare Ausgangspunkte
Die produktisierte Modulbibliothek von Netbase umfasst einen AI-Chatbot- und WorkChat-Integrator sowie ein Workflow-Automatisierungs-Toolkit. Wenn ein Modul passt, beginnt die Entwicklung damit; die Module werden lizenziert, und die individuell für Sie entwickelte Arbeit gehört Ihnen.
Lieferprozess, Team und Governance
Generative-AI-Arbeit folgt unserem sechsstufigen Delivery-Lifecycle:
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Discovery und strategische Abstimmung
Wir sammeln reale Beispiele, einigen uns auf das Qualitätsziel und legen fest, wo eine Überprüfung erforderlich ist.
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Team-Zusammenstellung und Architekturplanung
Ein Architekt entwirft den Kontext, die Modell-Schnittstelle und den Fallback für den Fall, dass das Modell versagt.
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Agile Ausführung mit ergebnisbasierten Meilensteinen
Jeder Meilenstein wird am Evaluierungsset gemessen, nicht nur vorgeführt.
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Modulare und produktisierte Komponenten
Wiederverwendbare Module decken Chat, Workflow und Integration ab.
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Training, Rollout und Optimierung
Nutzer lernen, Entwürfe zu überprüfen und zu bearbeiten; das Feature wird zunächst für eine kleine Gruppe live geschaltet.
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Laufender Support und Co-Building
Prompts, Kontext und Modellauswahl werden angepasst, wenn Reviewer-Bearbeitungen zeigen, wo der Output nicht ausreicht.
Teams aus 3 bis 30 Personen starten typischerweise ein bis zwei Wochen nach der Discovery. Die Sprints sind agil und Remote-first aus Hanoi, auf Englisch, mit wöchentlichen Reviews, KPI-Dashboards sowie einem namentlich genannten Account- und Projektmanager; Modelle werden über eine API-Schicht aufgerufen, sodass der Anbieter gewechselt werden kann. Zu den Sicherheitspraktiken gehören Secure-Code-Review und Versionskontrolle, rollenbasierte Zugriffskontrolle, TLS in Transit und AES at Rest sowie Schwachstellen-Scanning; NDAs und DPAs sind auf Anfrage erhältlich.
Wir testen gegen veröffentlichte Risikolisten. Die OWASP Top 10 for LLM Applications (2025) nennt Prompt-Injection an erster und die Offenlegung sensibler Informationen an zweiter Stelle, und NIST AI 600-1, das Generative AI Profile des AI RMF (Juli 2024), legt generative AI-Risiken und empfohlene Maßnahmen dar.
AI in diesem Service
In diesem Service ist AI sowohl das Produkt als auch Teil der Lieferung. Unsere Entwickler nutzen AI-gestützte Code-Vervollständigung und Testgenerierung, und jede Änderung durchläuft ein Code-Review. Für das Feature selbst werden Prompts und Modelleinstellungen versioniert, ein Evaluierungsset läuft vor jeder Veröffentlichung, Reviewer-Bearbeitungen werden als Feedback protokolliert und die Kosten pro Anfrage werden überwacht.
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Ausgeliefert (anonymisierter Kunde): WhatsApp AI-Chatbot
Ein Sprachmodell-Chatbot auf WhatsApp Business, synchronisiert mit einem CRM, ausgeliefert für einen nicht namentlich genannten Kunden.
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Ausgeliefert: Produktempfehlungs-Engine
Im gleichen Projekt für 4over4 ausgeliefert.
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Ausgeliefert (anonymisierter Kunde): RAG Knowledge Assistant
Ein Sprachmodell, das auf Basis von Unternehmensdokumenten mit zitierten Quellen antwortet, ausgeliefert für einen nicht namentlich genannten Kunden.
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Wachstumsfähigkeit: generative AI-Features für Entwürfe, Zusammenfassungen und Inhalte
Eine Fähigkeit, die wir ausbauen; noch nicht mit einem veröffentlichten generativen AI-Fallbeispiel verknüpft.
Engagement-Modelle und kommerzielle Variablen
Die meisten Netbase-Projekte werden zu Festpreisverträgen ausgeliefert, die nach der Discovery vereinbart werden; für generative AI ist eine erste Festpreisveröffentlichung mit einem vereinbarten Evaluierungsset der übliche Einstieg. Meilensteinbasierte, monatliche Team-Retainer- und KPI-gebundene Konditionen werden ebenfalls für laufende Optimierungen angeboten. Wir veröffentlichen keine Preislisten.
Was Aufwand und Kosten beeinflusst: wie viele Aufgaben das Feature abdeckt, wie viel Kontext abgerufen werden muss, wo eine Überprüfung erforderlich ist, das erwartete Anfragevolumen, Datenschutzvorschriften und die beteiligten Sprachen.
Technologie als Implementierungsentscheidung
Netbase ist modell-agnostisch. Wir arbeiten mit Modellen von OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini) und Meta (Llama) sowie anderen kommerziellen und Open-Weight-Modellen, einschließlich in Ihrer eigenen Cloud gehosteter Open-Weight-Modelle, und wählen pro Projekt nach Qualität auf Ihrem Evaluierungsset, Datenresidenz, Latenz und Kosten. Die Komponenten und ihre Reifegrad-Labels befinden sich auf unserer Data- und AI-Stack-Seite.
Branchenanwendungen
Druck und Verpackung. Produktbeschreibungen für große Template-Kataloge, Artwork-Briefs, Angebotsantworten und Korrekturkommentare sind textintensive Aufgaben mit klaren Mustern und einer Person, die sie prüfen kann.
Commerce und Kundenoperationen. Bestellstatusantworten, Rückgabeerklärungen und interne Zusammenfassungen der Kundenhistorie eignen sich für das Erstellen mit Überprüfung. Die Zusammenfassung der Europäischen Kommission zum EU AI Act besagt, dass Personen informiert werden sollen, wenn sie mit einem Chatbot interagieren, sodass kundenseitige Features offenlegen, dass AI beteiligt ist.
Druck und Verpackung: Online-Bestellung, KI-Artwork-Prüfung und Produktionsübergabe
Netbase JSC unterstützt Druck- und Verpackungsunternehmen dabei, Bestellung, Artwork-Freigabe und Produktionsübergabe online abzuwickeln – mit KI dort, wo Dateien fehlerhaft sind. Kunden konfigurieren, gestalten, prüfen und bezahlen in einem Ablauf, und die Druckvorstufe erhält saubere Aufträge. Sechs veröffentlichte Druckfallstudien und 50+ individuelle Web-to-Print-Plattformen in den Bereichen Bekleidung, Verpackung, Beschilderung, Werbeartikel und B2B-Portale belegen diese Seite.
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Nachweis: ausgelieferte AI und die Plattform, neben der sie läuft
Reifegradnachweis: Generative AI-Entwicklung ist eine Wachstumsfähigkeit. Über den anonymisierten RAG Knowledge Assistant und einen WhatsApp AI-Chatbot mit CRM-Integration, beide für nicht namentlich genannte Kunden, ist bisher kein generatives AI-Projekt veröffentlicht. Die nachstehenden Nachweise zeigen die von Netbase ausgelieferte AI und die Art von Plattform, in die ein generatives Feature eingebunden werden würde.
Ausgelieferte AI: 4over4 (Online-Druck, USA). Netbase hat eine Empfehlungs-Engine auf Basis von Browser- und Kaufhistorie innerhalb eines umfassenderen Shop-Projekts entwickelt. Den 4over4-Fall lesen.
Plattformnachweis: Printcart (Netbase Business Division). Eine Web-to-Print- und Print-on-Demand-Plattform mit einem Online-Design-Tool, das Bestellungen in druckfertige Dateien und weitergeleitete Auftragsabwicklung umwandelt. Es ist kein AI-Produkt; es ist die Art von Workflow, bei der generierter Inhalt vor der Produktion einer Überprüfung bedarf. Den Printcart-Nachweis ansehen.
Weitere Projekte finden Sie in unseren Arbeiten.
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Printcart ist die eigene Web-to-Print-SaaS von Netbase, entwickelt und betrieben aus Vietnam für Print-Unternehmen, die Online-Design, druckfertige Dateien und Auftragsverwaltung in jeden Storefront integrieren möchten.
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Netbase hat einen Retrieval-augmented-Generation-(RAG-)Knowledge-Assistant für einen Kunden in einer Rolle umgesetzt, die KI-Beratung, Entwicklung und Integration vereinte.
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Häufige Fragen
Das, das auf Ihrem Evaluierungsset innerhalb Ihrer Daten- und Kostenlimits am besten abschneidet. Netbase ist modell-agnostisch.
Die Datenverarbeitung wird in der Discovery vereinbart und in den DPA festgeschrieben, und wir konfigurieren Anbieter und Hosting entsprechend.
Ein Evaluierungsset aus Ihren eigenen Beispielen wird vor jeder Veröffentlichung bewertet, und Reviewer-Bearbeitungen werden nach dem Launch verfolgt.
Das Feature stützt Antworten wo möglich auf Ihre Daten, zeigt seine Quellen und behält eine Person im Loop, wo immer Output ein Risiko birgt.
Das für Sie erstellte IP gehört Ihnen. Netbase-produktisierte Module werden lizenziert, nicht übertragen.
Eine Demo auszuliefern. Ohne ein Evaluierungsset und einen Überprüfungsschritt treten Qualitätsprobleme erst vor Nutzern auf.
Ja. Alle Netbase-Projekte, einschließlich Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung-Projekten, werden remote von unserem Hauptsitz in Hanoi durchgeführt; Kunden aus jedem Land können uns beauftragen. Netbase hat mit Kunden in 80 Ländern gearbeitet. Vor-Ort-Einsätze sind auf Anfrage möglich.
Ja. Kunden aus jeder Branche können Netbase für Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung-Projekte beauftragen; die Durchführung erfolgt remote. Netbase hat mit Kunden in 80 Ländern gearbeitet. Nennen Sie uns Ihre Branche, und wir sagen Ihnen klar, ob wir vergleichbare Projekte bereits umgesetzt haben.
Sie zahlen an das Unternehmen, nicht an eine Einzelperson. Verträge und Rechnungen für Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung-Projekte werden von Netbase JSC ausgestellt; die Zahlung erfolgt per Banküberweisung auf das Firmenkonto von Netbase JSC oder per PayPal Business.
Wenden Sie sich an den CEO, Huy Nguyen (David). Schreiben Sie ihm per WhatsApp oder E-Mail, was Sie für Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung-Projekte benötigen; alle weiteren Kontaktmöglichkeiten finden Sie auf der Kontaktseite. WhatsApp +84 937 869 689 · sales@netbasejsc.com
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KI-Wissensassistent: Antworten aus Unternehmenswissen mit Quellen und Zugangskontrolle
Ein KI-Wissensassistent ist ein internes Werkzeug, das Mitarbeiterfragen aus den eigenen Dokumenten und Systemen des Unternehmens beantwortet, jede Antwort mit Quellen belegt und jeder Person nur das zeigt, was sie sehen darf. Netbase JSC bietet ihn als Wachstumsfähigkeit an, von Beginn des Pilotprojekts an mit Retrieval, Evaluierung und menschlicher Prüfung konzipiert, und hat ihn für einen nicht namentlich genannten Kunden realisiert.
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Service-Verantwortlicher und nächster Schritt
Dieser Service wird von David, dem Vorsitzenden, Gründer und CEO von Netbase, betreut und vom Netbase Editorial Team gepflegt. Bringen Sie einige reale Beispiele der Texte mit, die Ihr Team täglich schreibt: Lösungsreview buchen, oder relevante Arbeiten zuerst ansehen.
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Alle Netbase-Projekte, einschließlich Generative AI-Entwicklung mit Evaluierung und menschlicher Überprüfung-Projekten, werden remote durchgeführt, sodass Kunden aus jedem Land und jeder Branche mit uns arbeiten können. Netbase hat mit Kunden in 80 Ländern gearbeitet. Verträge und Rechnungen werden von Netbase JSC ausgestellt; Zahlungen gehen ans Unternehmen: per Banküberweisung auf das Firmenkonto von Netbase JSC oder per PayPal Business. Ihr erster Ansprechpartner ist CEO Huy Nguyen (David), per WhatsApp oder E-Mail.
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91 Nguyen Chi Thanh, Dong Da, Hanoi, Vietnam
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