Unsere komplexe Plattform bändigt allgemeine generative KIs und
transformiert sie zu Ihrer sicheren Unternehmens-, Prozess- und Compliance-gerechten KI-Lösung.
Prozesse neu definieren
mit digitalen KI-Agenten
Wir setzen die KI-Technologie als Betriebssystem für moderne Unternehmen ein. Aber auf eine sichere, regelkonforme und effiziente Weise.
Unsere autonomen digitalen Agenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen seit Jahrzehnten geführt werden, jedoch mit menschlicher Kontrolle und Steuerung.
Die Foundation Factory bietet Ihnen eine proprietäre, sichere, eigene KI basierend auf folgender Plattform-Architektur:
Diese Plattform-Architektur hilft Ihnen so:
Der von uns in Ihre IT-Architektur eingezogene Foundation Layer macht aus
allgemeinen, nicht verlässlichen generativen KIs die Grundlage
für eine KI-gestützte Revolution Ihrer Geschäftsprozesse.
Unsere Lösungen sind Branchen- und Prozess-unabhängig:
Mit unserer Plattform setzen Unternehmen das für sie beste Foundation-Modell
zu den besten Konditionen qualitätsgesichert und Corporate-ready ein.
Die Unternehmens-spezifische Anpassung garantiert im Gegensatz
zu den Standardlösungen signifikante Wettbewerbsvorteile.
Wir sind schnell – fast Time-to-Market ist unser Motto!
Dank unserer bereits mehrfach implementierten und optimierten Plattform
realisieren wir die Integration Ihrer Policies, Events und Agenten in kürzester Zeit.
Vergessen Sie monatelange Entwicklungszeiten – starten Sie die KI-Revolution Ihres Business jetzt!
Wenn Sie genau wissen wollen, was wir für Sie machen können,
und wie wir das tun – lesen Sie unser Whitepaper:
WHITEPAPER
SELLMA – Streamlined Event Lake for Multi-Agent Action Architecture
Abstract
The Streamlined Event Lake for Multi-Agent Action Architecture (SELLMA) is a novel software architecture pattern designed to enable organizations to leverage the power of large language models (LLMs) in a systematic, context-aware, and policy-driven manner. This whitepaper presents the various components and mechanisms that make up the SELLMA architecture, illustrating how they interconnect to provide a comprehensive and flexible solution for event-driven, AI-powered decision-making processes.
Introduction
As organizations increasingly adopt AI technologies to improve decision-making and business processes, there is a growing need for efficient and effective ways to integrate these technologies into real-life business processes. Large language models (LLMs) offer significant potential in this regard, thanks to their ability to process and generate human-like text based on a wide range of input data. The SELLMA architecture pattern addresses this need by providing a structured approach to incorporating LLMs into software systems for next-generation business operations.