Deepset AI

ISV / Softwareanbieter

Berlin, Berlin - DE 51 - 250 Mitarbeiter Seit 2018

Deepset ist ein Berliner KI-Unternehmen und Entwickler von Haystack, dem fuehrenden Open-Source-Framework fuer den Aufbau von KI-Anwendungen mit Large Language Models. Das Framework wird von ueber 24.000 Entwicklern auf GitHub genutzt und ermoeglicht den Aufbau von RAG-Pipelines, Agenten-Workflows und semantischen Suchsystemen in Python. Mit der kommerziellen Haystack Enterprise Platform bietet Deepset Unternehmen eine verwaltete Umgebung fuer Entwicklung, Evaluation und Betrieb produktionsreifer KI-Anwendungen. Strategische Partnerschaften mit Meta, NVIDIA, AWS, MongoDB und PwC unterstreichen die zentrale Rolle von Deepset im Enterprise-KI-Oekosystem.

Zertifizierungen

Dienstleistungen

Haystack Open-Source-Framework

Haystack ist ein modulares KI-Orchestrierungsframework in Python, das Entwicklern volle Kontrolle ueber Retrieval, Routing, Speicher und Generierung bei der Erstellung von LLM-Anwendungen gibt. Die Pipeline-Architektur ermoeglicht die flexible Kombination von Komponenten wie Dokumentenspeichern, Embedding-Modellen, Retrievern und Generatoren zu massgeschneiderten Workflows. Mit Unterstuetzung fuer alle gaengigen LLM-Anbieter und lokale Modelle koennen Entwickler RAG-Systeme, Chatbots, semantische Suche und multimodale Anwendungen aufbauen.

Haystack Enterprise Platform

Die kommerzielle Enterprise-Plattform bietet eine verwaltete Umgebung fuer den produktiven Betrieb von Haystack-basierten KI-Anwendungen mit SaaS- und On-Premise-Deployment-Optionen. Die Plattform umfasst visuelle Pipeline-Editoren, automatisierte Evaluation-Workflows und Monitoring-Dashboards fuer die Ueberwachung von Antwortqualitaet und Systemperformance. Enterprise-Features wie Zugriffskontrollen, Audit-Logs und SLA-gestuetzter Support ermoeglichen den Einsatz in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen.

RAG-Pipeline-Entwicklung

Deepset bietet spezialisierte Loesungen fuer Retrieval-Augmented Generation, bei der LLMs mit unternehmensspezifischen Daten angereichert werden, um praezise und faktisch korrekte Antworten zu generieren. Die RAG-Pipelines verbinden Dokumentenspeicher, Vektordatenbanken und Sprachmodelle zu einem durchgaengigen System, das Fragen auf Basis interner Wissensdatenbanken beantwortet. Fortgeschrittene Techniken wie Hybrid Retrieval, Re-Ranking und Query Decomposition optimieren die Antwortqualitaet fuer komplexe Unternehmensanfragen.

KI-Agenten und Workflow-Orchestrierung

Das Agent-Framework in Haystack ermoeglicht die Erstellung autonomer KI-Agenten, die komplexe Aufgaben durch die Kombination mehrerer Tools, Datenquellen und Reasoning-Schritte loesen koennen. Agenten koennen dynamisch entscheiden, welche Werkzeuge sie einsetzen, Zwischenergebnisse evaluieren und iterativ zur optimalen Loesung gelangen. Die explizite Kontrollarchitektur unterscheidet Deepsets Ansatz von Black-Box-Agenten und ermoeglicht nachvollziehbare und debugbare KI-Workflows fuer Unternehmensanwendungen.

Semantische Suche und Embedding-Modelle

Deepset entwickelt und trainiert eigene Embedding-Modelle fuer die semantische Suche in verschiedenen Sprachen und Domaenen, die auf Plattformen wie Hugging Face verfuegbar sind. Die Modelle wandeln Texte in numerische Vektoren um, die semantische Aehnlichkeiten zwischen Dokumenten und Suchanfragen erfassen und praezisere Suchergebnisse als traditionelle Keyword-Suche liefern. Die Integration mit Vektordatenbanken wie Qdrant, Pinecone und Weaviate ermoeglicht skalierbare semantische Suche ueber Millionen von Dokumenten.

Evaluation und Qualitaetssicherung

Die Evaluationskomponenten in Haystack und der Enterprise Platform ermoeglichen die systematische Messung und Verbesserung der Antwortqualitaet von KI-Anwendungen anhand definierter Metriken wie Faithfulness, Relevanz und Vollstaendigkeit. Automatisierte Evaluationspipelines testen KI-Systeme kontinuierlich gegen Benchmark-Datensaetze und identifizieren Qualitaetsprobleme fruehzeitig. Diese systematische Qualitaetssicherung ist entscheidend fuer den produktiven Einsatz von KI-Anwendungen in Unternehmen mit hohen Anforderungen an Zuverlaessigkeit und Genauigkeit.