Technologien für CMS, Web und KI.
Welche Technologien wir einsetzen und welche Aufgaben sie in unseren Projekten übernehmen.
Content Management
Inhalte selbst pflegen, mit Feldern und Abläufen, die zu Ihrem Team passen.
So entwickeln wir CMS- Payload CMS
- Für neue Websites und Plattformen mit eigenen Inhaltstypen. Mit Payload CMS entwickeln wir Inhaltsmodelle, Rollen und Schnittstellen, meist zusammen mit einem Next.js-Frontend.Mehr über Payload CMS
- Directus
- Für Projekte, in denen bereits eine Datenbank vorhanden ist. Mit Directus machen wir deren Inhalte über eine Redaktionsoberfläche und Schnittstellen nutzbar.
Web & Frontend
Die sichtbare Seite Ihrer Software: Websites, Portale und interaktive Anwendungen.
Zur Webentwicklung- React
- Für Websites und Webanwendungen mit wiederverwendbaren Oberflächen. Next.js und React Router setzen wir für Routing und serverseitig gerenderte Seiten ein.Next.js, React Router, Remix
- JavaScript & TypeScript
- Für die Logik in Frontend und Backend. TypeScript hilft uns, Datenstrukturen abzusichern und Fehler schon bei der Entwicklung zu erkennen.
- Vue.js
- Für interaktive Weboberflächen und die Weiterentwicklung bestehender Anwendungen auf Vue-Basis.
- Tailwind CSS
- Für responsive Oberflächen mit einheitlichen Abständen, Farben und Schriftgrößen, vom Smartphone bis zum Desktop.
Backend & Schnittstellen
Geschäftslogik, Datenverarbeitung und die Verbindung zu Ihren bestehenden Systemen.
- Python
- Für KI-Anwendungen, Dokumentenverarbeitung und APIs. FastAPI und Flask nutzen wir, um diese Funktionen als Dienste bereitzustellen.FastAPI, Flask
- PHP
- Für Webanwendungen mit Laravel oder Symfony und die Anbindung bestehender PHP-Systeme.Laravel, Symfony
- C# & .NET
- Für Geschäftsanwendungen und Dienste im Microsoft-Umfeld, einschließlich der Anbindung vorhandener Unternehmenssoftware.ASP.NET Core
Java- Für Backend-Dienste und die Weiterentwicklung bestehender Java-Anwendungen, mit Spring Boot als Framework.Spring Boot
KI & Sprachmodelle
Texte und Dokumente verarbeiten, Wissen auffindbar machen und Abläufe automatisieren.
Zu unseren KI-Anwendungen- OpenAI
- Für Textverarbeitung, strukturierte Datenextraktion und KI-Assistenten über die API des Anbieters.
- Gemini
- Für Aufgaben, bei denen Text und Bild gemeinsam verarbeitet werden, etwa beim Auslesen von Dokumenten.
Qwen- Für mehrsprachige Textverarbeitung und KI-Anwendungen, bei denen wir das Sprachmodell selbst betreiben.
- Llama & Ollama
- Für lokal betriebene Sprachmodelle. Ollama nutzen wir, um Modelle wie Llama auf eigener Infrastruktur auszuführen.
- LangChain
- Für die Verbindung von Sprachmodellen mit eigenen Dokumenten, Datenquellen und Werkzeugen, etwa bei RAG und KI-Agenten.
Datenbanken & Suche
Daten speichern, verknüpfen und für Anwendungen oder KI-Suche bereitstellen.
- PostgreSQL
- Für strukturierte Anwendungsdaten. Mit pgvector ergänzen wir die Suche nach inhaltlich ähnlichen Texten direkt in der Datenbank.pgvector
- MySQL
- Für relationale Daten in Webanwendungen und die Anbindung bestehender Systeme mit MySQL-Datenbank.
- MongoDB
- Für dokumentbasierte Daten, deren Struktur sich zwischen Einträgen unterscheiden kann.
Pinecone- Für verwaltete Vektorsuche, wenn KI-Anwendungen passende Textstellen aus größeren Wissensbeständen abrufen sollen.
Entwicklung & Betrieb
Änderungen nachvollziehen, Software ausliefern und Daten zwischen Diensten austauschen.
- Git
- Für die Versionsverwaltung und gemeinsame Arbeit am Code. Änderungen bleiben nachvollziehbar und lassen sich vor der Veröffentlichung prüfen.
- Docker
- Für reproduzierbare Entwicklungs- und Betriebsumgebungen. Anwendungen laufen mit ihren Abhängigkeiten in Containern.
- Apache Kafka
- Für den Austausch von Ereignissen zwischen Systemen, wenn Daten fortlaufend an mehrere Dienste verteilt werden müssen.
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