Technologie-Stack Übersicht

Bei Lumacode setzen wir auf einen zukunftsorientierten, modularen Tech-Stack, der auf Geschwindigkeit, Flexibilität und langfristige Skalierbarkeit ausgelegt ist. Unsere Tools spiegeln eine Mischung aus moderner Cloud-Infrastruktur, entwicklerzentrierten Plattformen und bewährten KI-Frameworks wider. Wir wählen Technologien basierend auf Leistung, Integrationstiefe, Open-Source-Dynamik und der Ausrichtung auf kundenspezifische Anwendungsfälle aus. Egal, ob Sie ein technischer Stakeholder sind oder völlig neu in der KI-Welt, unser Stack ist darauf ausgelegt, Innovation zugänglich und zuverlässig zu machen.

Infrastruktur

Wir agieren primär als ein vollständiger AWS-Shop, was bedeutet, dass unsere Systeme unter Verwendung von Amazon Web Services bereitgestellt, verwaltet und skaliert werden – einer vertrauenswürdigen Plattform für sicheres, hochleistungsfähiges Cloud Computing.

Wir verfügen auch über interne Cloud-Infrastruktur, die hochqualifiziert für die Arbeit mit Multi-Cloud-Umgebungen ist, was es uns ermöglicht, Bereitstellungen über Azure, Google Cloud Platform (GCP) und DigitalOcean je nach Projektanforderungen zu unterstützen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Kunden in regulierten Branchen oder mit einzigartigen Infrastrukturanforderungen voll unterstützt werden.

• Supabase: Eine leistungsstarke Open-Source-Backend-Plattform, die wir für sichere Authentifizierung und Echtzeit-Updates verwenden. Sie vereinfacht die Entwicklung und hilft uns, zuverlässige benutzerorientierte Funktionen schneller auf den Markt zu bringen.

• PostgreSQL: Unsere bevorzugte Datenbank zum Speichern strukturierter Informationen. Sie ist robust, bewährt und ermöglicht es uns, komplexe Workflows präzise auszuführen.

• Vektordatenbanken: Wir verwenden spezialisierte Datenbanken wie Pinecone, Weaviate und Qdrant, um die Suche und das semantische Verständnis innerhalb von KI-Systemen zu ermöglichen. Diese sind entscheidend für Anwendungen, die auf Kontext und Ähnlichkeitsabgleich angewiesen sind.

• API-Schlüsselbereitstellung: Jedes Kundenprojekt erhält dedizierte Schlüssel mit eingeschränkten Berechtigungen, um Ihre Daten sicher und den Zugriff gut kontrolliert zu halten.

• Interne Entwickler-Tools: Umfasst benutzerdefinierte Skripte, sichere Befehlszeilentools und ClickUp/GitHub-Integrationen, die uns helfen, schneller zu liefern, schnell Fehler zu beheben und operative Exzellenz zu wahren.

Programmierung & Integrationen

Unser Entwicklungsprozess wird durch Tools geprägt, die schnelle Iteration, intelligente Automatisierung und tiefe Integration mit externen Systemen ermöglichen.

• Sprachen: Wir verwenden hauptsächlich Python für KI- und Backend-Systeme und JavaScript/TypeScript für Frontend-Oberflächen und leichte Logik. Dieser Stack bietet eine starke Grundlage sowohl für Experimente als auch für produktionsreife Anwendungen.

• Entwickler-Tools: Wir nutzen Plattformen wie Replit, Cursor, Lovable und Bolt für Echtzeit-Zusammenarbeit, Code-Generierung und schnelles 'Prototyping'. Diese Tools helfen, unsere Arbeit zu beschleunigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

• Integrationsschicht: Dank unserer integration mit n8n unterstützen wir über 850+ gebrauchsfertige Integrationen, die es uns ermöglichen, Ihre Systeme mit praktisch jedem SaaS-Tool, jeder Datenbank oder jedem Webhook-basierten Dienst zu verbinden. Dies verkürzt die Time-to-Value für benutzerdefinierte Automatisierungen drastisch.

• Voice AI: Wir nutzen ElevenLabs als unseren primären Anbieter für Sprachsynthese und gelegentlich Retail AI-Tools, je nach Anwendungsfall. Diese Tools ermöglichen es uns, 'konversationelle' Sprachagenten zu entwickeln, die natürlich, reaktionsschnell und kontextsensitiv sind.

Künstliche Intelligenz

Wir verfolgen einen modellunabhängigen Ansatz für KI. Unsere Systeme sind so konzipiert, dass sie mit allen wichtigen LLM-Anbietern zusammenarbeiten – wir testen und benchmarken über Anbieter hinweg, um das beste Modell basierend auf Ihren einzigartigen Zielen und Einschränkungen auszuwählen. Ob Sie Geschwindigkeit, Präzision, Kosteneffizienz, mehrsprachige Ausgabe oder Sicherheit suchen, wir passen die Modellauswahl entsprechend an.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Wir erweitern LLM-Antworten mit aktuellen, relevanten Kontexten, die aus Ihren internen Datenquellen stammen. Dies gewährleistet Genauigkeit, reduziert Halluzinationen und verankert die KI in Ihrer tatsächlichen Wissensbasis.

• Embedding-Modellauswahl & -Tests: Wir verwenden kleine Experimente, um verschiedene Embedding-Strategien zu bewerten. Diese Embeddings helfen KI-Systemen, Informationen effektiver zu "verstehen" und zu vergleichen.

• Agenten-Frameworks & -Builder: Unsere Agenten gehen über den Chat hinaus – sie können suchen, zusammenfassen, Workflows auslösen oder Aktionen basierend auf Echtzeit-Eingaben ausführen. Wir entwerfen sie mit modularen Komponenten, damit sie im Laufe der Zeit wiederverwendet und verbessert werden können.

• LLM-Evaluierung & Modell-Routing: Wir bewerten kontinuierlich die Qualität der Antworten mithilfe interner Bewertungssysteme (LLM-as-a-judge) und leiten Anfragen dynamisch an das leistungsstärkste Modell für jede Aufgabe weiter.