Iris.ai - Agentic RAG-as-a-Service für Unternehmen

Was ist Iris.ai

Die Entwicklung und Verwaltung von RAG-Systemen (Retrieval Augmented Generation) stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Datenquellen sind oft fragmentiert, die Qualität der检索-Ergebnisse schwer messbar, und der Übergang von experimentellen Proof-of-Concepts zu produktionsreifen AI-Systemen erfordert erhebliche technische Ressourcen. Viele Unternehmen scheitern daran, ihre AI-Projekte überPilotphasen hinauszu skalieren.

Iris.ai positioniert sich als Enterprise-spezifische Agentic RAG-as-a-Service Plattform, die den gesamten Lebenszyklus von RAG-Systemen abdeckt. Im Gegensatz zu punktuellen Lösungen bietet Iris.ai eine einheitliche Plattform für den Aufbau, das Management und die kontinuierliche Überwachung von persistenten Agentic RAG-Systemen. Die Architektur kombiniert intelligente Retrieval-Mechanismen mit LLM-Fähigkeiten und ermöglicht es Unternehmen, AI-Anwendungen nicht nur zu entwickeln, sondern nachhaltig zu betreiben.

Die Plattform hat bereits mehr als 1,6 Milliarden Dokumente sicher verarbeitet und über 200.000 Antworten in mehr als 50 realen Anwendungsfällen evaluiert. Diese Erfahrung schlägt sich in messbaren Geschäftsergebnissen nieder: Unternehmen berichten von über 35% Kosteneinsparungen bei LLM-Nutzung und einer Beschleunigung der Time-to-Market für AI-Anwendungen um über 80%.

Zu den namhaften Kunden gehören ArcelorMittal, der weltweit größte Stahlhersteller, die Finnish Food Authority sowie ein globales Telekommunikationsunternehmen. Diese vertrauen auf Iris.ai, wenn es um geschäftskritische AI-Anwendungen geht.

Die Kernfunktionen von Iris.ai

Iris.ai bietet einen umfassenden Funktionsumfang, der den gesamten Entwicklungs- und Betriebszyklus von Agentic RAG-Systemen abdeckt. Jede Funktion ist darauf ausgelegt, konkrete Geschäftsprobleme zu lösen und messbaren Mehrwert zu generieren.

Agentic RAG Systemaufbau: Sie können innerhalb von 30-60 Tagen produktionsreife智能体-verstärkte RAG-Agenten aufbauen. Das Team von Iris.ai arbeitet aktiv mit Ihren Experten zusammen, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die genau auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

Echtzeit-Überwachungsdashboard: Mit einem anpassbaren Monitoring-Framework behalten Sie die Leistung und den Betriebszustand Ihrer AI-Agenten jederzeit im Blick. Das Dashboard liefert Echtzeit-Kennzahlen, die eine proaktive Leistungsoptimierung ermöglichen.

Sichere Datenerfassung: Die Enterprise-Datenpipelines verarbeiten Dokumente sicher und skalierbar. Mit über 1,6 Milliarden verarbeiteten Dokumenten verfügt Iris.ai über umfangreiche Erfahrung in der Handhabung großer Datenmengen – von Patenten bis zu wissenschaftlichen Publikationen.

Anpassbares Evaluierungsframework: Sie können Evaluierungskriterien definieren, die exakt zu Ihren Geschäftszielen passen. Mit Erfahrung aus über 50 Anwendungsfällen und mehr als 200.000 evaluierten Antworten bietet die Plattform robuste Meßmethoden für LLM-Performance.

Prompt Engineering & Optimierung: Sie erhalten professionelle Unterstützung beim Verfassen und Optimieren von Prompts. Das erfahrene Team wendet Best Practices an, um die Ausgabequalität Ihrer Agenten kontinuierlich zu verbessern.

CI/CD Best Practices: Die Plattform unterstützt vollständige DevOps-Workflows für kontinuierliche Integration und Bereitstellung. So können Sie AI-Agenten effizient skalieren und verwalten.

Team-Zertifizierungstraining: Hands-on Support für interne Teams stellt sicher, dass Ihr Organisation das notwendige Wissen aufbaut, um die Plattform eigenständig zu betreiben.

Performance-Governance: Kontinuierliches Monitoring und Governance stellen sicher, dass Ihre AI-Systeme auch bei großem Maßstab zuverlässig funktionieren.

Wer nutzt Iris.ai

Iris.ai wird von Unternehmen across verschiedenen Branchen eingesetzt, die komplexe Knowledge-Management-Herausforderungen mit AI lösen möchten. Die folgenden Szenarien zeigen, wie verschiedene Organisationen von der Plattform profitieren.

Fertigungsindustrie & F&E: Wenn Sie im Bereich Forschung und Entwicklung tätig sind, kennen Sie probably die zeitaufwändige Patentprüfung, die Wochen bis Monate in Anspruch nehmen kann. ArcelorMittal hat Iris.ai Axion in ihre F&E-Prozesse integriert und thereby die Entwicklungszeitlinien erheblich verkürzt. Die Plattform ermöglicht eine schnellere Analyse und Bewertung von Patenten, sodass mehr relevante Dokumente geprüft werden können.

Öffentlicher Sektor & Behörden: Für Behörden und regulatorische Einrichtungen ist schneller Zugang zu Forschungsergebnissen in Krisensituationen entscheidend. Die Finnish Food Authority nutzt RSpace, um bei实时-Ereignissen wie Vogelgrippe schnell relevante wissenschaftliche Papers zu identifizieren. Diese Fähigkeit, innerhalb von Minuten statt Tagen auf aktuelle Forschung zuzugreifen, kann in Krisensituationen lebensrettend sein.

Forschung & Wissenschaft: Forscher, die an der Schnittstelle mehrerer Disziplinen arbeiten, stehen vor der Herausforderung, relevante Erkenntnisse aus verschiedenen Fachgebieten zu integrieren. Iris.ai ermöglicht einen schnellen Zugang zu aktuellen Studien und hilft, Wissenslücken systematisch zu schließen.

Telekommunikationsbranche: Ein führendes globales Telekommunikationsunternehmen evaluierte 21 verschiedene Anbieter, bevor es sich für Iris.ai entschied. Innerhalb weniger Wochen lieferte Iris.ai eine vollständige einsatzbereite Lösung – schneller als alle Wettbewerber.

Enterprise AI-Skalierung: Für Unternehmen, die ihre AI-Initiativen überPilotprojekte hinaus skalieren möchten, bietet der Expand-Phase einen strukturierten Pfad. Typischerweise werden 3-5 AI-Agenten deployed, mit mehr als 5 aktiven Anwendungsfällen.

Schnellstart: Der Iris.ai Implementierungspfad

Der Einstieg in Iris.ai folgt einem strukturierten Dreiphasen-Modell, das Unternehmen dabei unterstützt, von ersten Experimenten zu produktionsreifen AI-Systemen zu gelangen. Dieses Vorgehen minimiert Risiken und maximiert den Projekterfolg.

Co-Create Phase (30-60 Tage): In der ersten Phase arbeitet Ihr Team eng mit den Iris.ai Experten zusammen, um den initialen Agenten zu entwickeln. Zu Beginn werden Ihre Geschäftsanforderungen und technischen Rahmenbedingungen genau analysiert. Anschließend erfolgt die Definition der Retrieval-Strategien und die Integration Ihrer Datenquellen. Am Ende dieser Phase steht ein funktionsfähiger Prototyp, der bereit für die Produktion ist.

Enable Phase (30-90 Tage): Die zweite Phase konzentriert sich auf die Optimierung und den Aufbau interner Fähigkeiten. Prompt Engineering stellt sicher, dass Ihre Agenten präzise und relevante Antworten liefern. Gleichzeitig durchlaufen Ihre Teammitglieder ein Zertifizierungsprogramm, das praktische Erfahrung vermittelt. CI/CD-Workflows werden etabliert, um Updates effizient zu verwalten.

Expand Phase: Nach erfolgreicher Einführung erfolgt die Skalierung. Neue Anwendungsfälle werden identifiziert und weitere Agenten deployed. Kontinuierliches Performance-Monitoring und Governance stellen sicher, dass die Systeme auch bei wachsender Komplexität zuverlässig funktionieren. Typischerweise erreichen Unternehmen in dieser Phase 3-5 aktive AI-Agenten mit mehr als 5 produktiven Anwendungsfällen.

Vorbereitung auf die Implementierung: Vor Projektbeginn sollten Sie Ihre Geschäftsziele klar definieren und priorisierte Anwendungsfälle identifizieren. Ein dediziertes internes Team erleichtert die Zusammenarbeit erheblich. Die Wahl eines fokussierten ersten Anwendungsfalls mit messbarem Mehrwert hat sich als erfolgreiche Strategie erwiesen.

Die Preisgestaltung von Iris.ai

Iris.ai arbeitet mit einemEnterprise-spezifischen Preismodell, das die individuellen Anforderungen jeder Organisation berücksichtigt. Da die genauen Kosten von verschiedenen Faktoren abhängen – darunter Datenmenge, Anzahl der Agenten und spezifische Funktionsanforderungen – wird jedes Angebot persönlich erstellt.

Preismodell: Die Plattform verwendet ein Contact-Sales-Modell, bei dem Sie direkt mit dem Vertriebsteam sprechen, um ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Angebot zu erhalten. Dieser Ansatz ermöglicht maximale Flexibilität bei der Gestaltung der Lösung.

ROI-Garantie: Die Plattform bietet messbare Ergebnisse. Unternehmen berichten von über 35% Kosteneinsparungen bei LLM-Nutzung durch optimierte Retrieval-Strategien und über 80% Beschleunigung der Time-to-Market für neue AI-Anwendungen. Diese Zahlen basieren auf den Erfahrungen bestehender Kunden und zeigen das Potenzial bei richtiger Implementierung.

Für eine konkrete Preisauskunft empfehlen wir, direkt mit dem Iris.ai Vertriebsteam zu sprechen. Das Team kann eine Einschätzung basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrer geplanten Nutzung erstellen.

Häufig gestellte Fragen