Project Blueprint

In der Initialphase führen wir ein tiefgreifendes Audit Ihrer Datenlandschaft durch. Wir identifizieren unstrukturierte Wissensquellen wie technische PDF-Datenblätter, interne Schulungsunterlagen und bestehende Web-Inhalte. Diese Daten werden in einen Google Cloud Storage (GCS) Bucket überführt und mittels Vertex AI semantisch indiziert. Ziel ist die Erstellung eines hochpräzisen 'Knowledge-Graphs', der als alleinige Faktenbasis (Ground Truth) für die KI dient.

Hier bauen wir das Herzstück: Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architektur. Wir konfigurieren n8n-Workflows, die bei jeder Anfrage die Vektor-Datenbank nach relevanten Fakten durchsuchen. Diese Informationen werden 'just-in-time' in den Prompt spezialisierter AI-Agents injiziert. So stellen wir sicher, dass die KI nicht rät, sondern auf Basis Ihrer echten Werkstattdaten schreibt – völlig ohne Halluzinationen.

Wir entwickeln das maßgeschneiderte React-Frontend – Ihr Management Cockpit. Hier implementieren wir die deterministische Branding-Engine: Eine spezialisierte Image-Node in n8n berechnet mathematisch präzise die Platzierung des Logos auf KI-generierten Bildern. Gleichzeitig integrieren wir Editoren wie ReactQuill, um Ihnen die volle Kontrolle über den finalen Feinschliff der Fachartikel zu geben.

Nach intensiven User Acceptance Tests (UAT) und einer Validierung der Output-Qualität durch Ihre Fachabteilung schalten wir das System live. Wir führen ein Onboarding für Ihre Redakteure durch und optimieren die API-Quotas für den produktiven Hochlauf. Das System wechselt nun von der Entwicklungsphase in die kontinuierliche Content-Produktion bei maximaler Skalierbarkeit.