Cloud- und AI-Dienste
Zertifizierungen von Tech Partners
Wir stärken Ihr Unternehmen mit einer flexiblen und sicheren cloud-Infrastruktur und begleiten Sie von der Migration bis zur Optimierung.
Erweitern Sie Ihr Geschäft mit Cloud-Diensten.
In Zeiten rascher digitaler Transformation ist die cloud-Technologie unverzichtbar, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Cloud-Dienste bieten die skalierbare, sichere Infrastruktur, die Ihr Unternehmen benötigt, um sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen.
Ganz gleich, ob Sie auf die cloud umsteigen, Ihre bestehende Umgebung optimieren oder eine Hybridlösung aufbauen – unsere umfassenden Beratungsleistungen helfen Ihnen dabei, die Flexibilität und Agilität zu erreichen, die Sie für Ihren Erfolg benötigen.
Eine Cloud-Plattform bietet verbesserte Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und eine verbesserte Zusammenarbeit.
Wir sind technologieunabhängig und arbeiten mit allen cloud-, Hybrid- und lokalen Kundeninfrastrukturen.
CLOUD Partner
DATA & AI PLATFORM-Partner
MEDIENPARTNER
Unsere Cloud- und AI-Partner.
Artefact ist technologieunabhängig und arbeitet mit den größten Namen der Branche zusammen.
Artefact ist zertifizierter Partner für beide Google-Plattformen:
Google Marketing Platform (GMP) & Google Cloud Platform (GCP).
Wir stellen vor: SKAFF, unsere Open-Source-Plattform für AI-Beschleuniger.
SKAFF besteht aus unabhängigen und wiederverwendbaren AI-Enablern. Man kann sich diese Beschleuniger fast wie Legosteine vorstellen, wobei jedes Teil eine bestimmte Aufgabe erfüllt, beispielsweise vorgefertigte Konnektoren, Bibliotheken und Modelle.
Wir haben diese “Bausteine” so konzipiert, dass sie bei Bedarf wiederverwendet werden können – damit sie von unseren Kunden flexibel konfiguriert und effizient zusammengestellt werden können. Unsere Lösung lässt sich nahtlos in bestehende Altsysteme integrieren, um eine schnelle Skalierbarkeit zu gewährleisten und die data-Leistung zu steigern.
Medium-Blogartikel von unseren Technologieexperten
Halluzinationen in LLMs erkennen, Token für Token
Große Sprachmodelle sind erstaunlich leistungsfähig. Sie fassen zusammen, übersetzen, argumentieren und codieren (besser als ich). Aber im Gegensatz zu mir sind sie auch berüchtigt dafür, dass sie...
Ich bin eine Übersetzungsmaschine. Übersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den übersetzten Text zurück. Füge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. Füge keine zusätzlichen Anführungszeichen um die Übersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.
Wird die Zukunft von Agentic AI von Wissensgraphen abhängen?
Während Unternehmen sich beeilen, AI in die Praxis umzusetzen, stellen die meisten fest, dass ihre data-Infrastruktur nie für autonomes Schlussfolgern ausgelegt war. Heute machen bis zu 80% der AI-Implementierungen...
Das Heimwerkererlebnis bereichern: Wie ADEO mit AI Inhalte und Wissen miteinander verknüpft
Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Berücksichtigung der vielen logistischen...
MotherDuck im Überblick: Wie sich die AI- und Analytics-Lösung der nächsten Generation in Ihren Data-Stack einfügt
MotherDuck erweitert die analytische Leistungsfähigkeit von DuckDB auf das cloud-Modell und bietet dabei Funktionen für die Zusammenarbeit. Damit liefert es eine viermal höhere Leistung als BigQuery und ermöglicht Kosteneinsparungen gegenüber herkömmlichen data-Data-Warehouses durch...
Sortimentsoptimierung mit diskreten Wahlmodellen in Python
Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Berücksichtigung der vielen logistischen...
Ist Preference Alignment immer die beste Option zur Verbesserung von LLM-basierten Übersetzungen? Eine empirische Analyse
Neuronale Metriken für die maschinelle Übersetzung (MT) zur Evaluierung sind aufgrund ihrer überlegenen Korrelation mit menschlichen Urteilen im Vergleich zu traditionellen lexikalischen Metriken immer prominenter geworden.
Choice-Learn: Große Wahlmodellierung für operative Kontexte durch die Linse des maschinellen Lernens
Diskrete Wahlmodelle zielen darauf ab, Entscheidungen von Einzelpersonen aus einer Auswahl von Alternativen, einem Sortiment genannt, vorherzusagen. Bekannte Anwendungsfälle sind die Vorhersage einer...
Das Zeitalter des generativen AI: Was sich verändert
Die Fülle und Vielfalt der Reaktionen auf ChatGPT und andere generative KI-Systeme – seien sie nun skeptisch oder begeistert – verdeutlichen die Veränderungen, die sie bewirken, und ihre Auswirkungen...
Wie es Artefact gelang, ein faires und zugleich einfaches Karrieresystem für Softwareentwickler zu entwickeln
In der heutigen dynamischen und sich ständig weiterentwickelnden Technologiebranche kann sich ein Karriereweg oft wie ein gewundener Pfad durch einen dichten Wald von Möglichkeiten anfühlen. Mit rasanten...
Warum Sie LLMOps brauchen
Dieser Artikel stellt LLMOps vor, einen spezialisierten Zweig, der DevOps und MLOps vereint, um die Herausforderungen, die durch große Sprachmodelle (LLMs) entstehen, zu bewältigen...
Entfesseln der Kraft der LangChain Expression Language (LCEL): vom Proof of Concept zur Produktion
LangChain ist in weniger als einem Jahr zu einer der meistgenutzten Python-Bibliotheken für die Interaktion mit LLMs geworden, aber LangChain war weitgehend eine Bibliothek...
Wie wir die Abgleichung von Profil-IDs mithilfe von Treasure Data Unification und SQL durchgeführt haben
In diesem Artikel erläutern wir die Herausforderungen beim ID-Abgleich und stellen unseren Ansatz zur Erstellung einer einheitlichen Profil-ID in der Customer Data Platform vor, insbesondere...
