VECTORIO„Für ML-Teams, deren Datenaufbereitung langsamer und weniger wiederholbar ist als ihre Modelle“
Reproduzierbare Datenaufbereitung im Tempo des Arbeitsspeichers.
Feature-Tabellen und Dedup-Läufe sind fertig, bevor die GPU leerläuft.
- Die Datenaufbereitung frisst meine Woche, und jeder neue Lauf liefert leicht andere Daten.
- KI-Pilotprojekte treiben die Warehouse- und Cloud-Rechnung in die Höhe.
- Firmeneigene Dokumente dürfen unser Netz nicht verlassen – auch nicht für eine Vektor-Pipeline.
- Feature-Tabellen und Dedup-Läufe sind fertig, bevor die GPU leerläuft.
- Dataset-Lineage für jeden Modelllauf.
- Vertrauliche RAG-Korpora bleiben im eigenen Haus.
Von heute zum ersten Ergebnis.
Skripte und ein Warehouse für die Datenaufbereitung
Die Datenaufbereitung frisst die Woche, jeder Neulauf liefert leicht andere Daten, und KI-Piloten treiben die Warehouse-Rechnung.
103 Mio. Zeilen durch einen Aufbereitungs-Workflow mit 21 Stufen in 24,4 s, bei jedem Neulauf dieselben Daten und mit Herkunftsnachweis pro Modelllauf.
Verlagern Sie einen Dedup- oder Feature-Schritt auf ein Notebook; der Trainings-Stack bleibt unverändert.
ein NachmittagEin Sprachmodell auf Ihrer eigenen Hardware. Schritt für Schritt.
Ein lokales Modell beantwortet einen Stapel Prompts – ohne Netzwerk, die Daten bleiben auf der Maschine.
- Prompt-Quelle (CSV)CSV-Eingang
- Lokales SprachmodellLocalLLM.Processor
- CLI-AusgabeCLI-Prozessor
csv-prompts → CSV.Subscriber
llm-processor → LocalLLM.Processor
cli-output → ETL.CLIProcessor- Prompt-Quelle (CSV)Liest Zeilen aus einer CSV-Datei in Batches.
- Lokales SprachmodellBeantwortet jede Zeile mit einem lokalen Sprachmodell.
- CLI-AusgabeGibt die Zeilen als Tabelle im Terminal aus.
Ein echter Workflow aus unserer End-to-End-Testsuite; die Designer-Ansicht ist illustriert.
Das erhalten Sie. Ab dem ersten Pilotprojekt.
Feature-Tabellen und Dedup-Läufe sind fertig, bevor die GPU leerläuft.
Dataset-Lineage für jeden Modelllauf.
Vertrauliche RAG-Korpora bleiben im eigenen Haus.
Warum Ihre Werkzeuge an Grenzen stoßen.
Skripte in Jupyter-Notebooks sind weder reproduzierbar noch prüfbar.
Cloud-Dienste zur Datenaufbereitung kosten pro Lauf, und die Daten müssen das Haus verlassen.
Für die Datenaufbereitung auf einer einzelnen Maschine ist Spark zu schwergewichtig.
- Iterationsgeschwindigkeit bei Experimenten
- Reproduzierbarkeit für Modellprüfungen (im Kontext der KI-Verordnung)
- Vertraulichkeit der Daten
- GPU-Zeit ist teuer – die Datenaufbereitung muss mit ihr Schritt halten
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
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Schluss mit Cluster-Kosten für Abfragen, die auf ein Notebook passen.
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Systemintegratoren und Beratungen, die Datenplattformen für Kunden bauen
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Eingebaut in Ihr Produkt.
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Mittelständische Unternehmen ohne Datenteam
Tabellenketten ersetzen, Daten behalten.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.