Ein AI Service-Layer ist eine Zwischenschicht, die AI-Funktionen über eine klar definierte API bereitstellt und so interne Tools und Anwendungen modular erweitert.

Die Integration erfolgt via REST- oder gRPC-Schnittstelle. Unsere SDKs und Beispielprojekte helfen, die Anbindung in wenigen Schritten direkt in Ihre Systemumgebung an der ETH Zürich zu implementieren.

Wir bieten Bibliotheken für Python, Java und Node.js. Weitere Sprachen lassen sich über standardisierte HTTP-Requests anbinden.

Daten werden verschlüsselt übertragen und entsprechen den Anforderungen der DSGVO sowie den hohen Standards der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich.

Ja, die Microservice-Architektur passt sich flexibel an schwankende Lasten an und gewährleistet konstante Reaktionszeiten.

Ein integriertes Dashboard liefert Echtzeit-Metriken zu Anfragen, Latenzen und Fehlerraten. Sie behalten so jederzeit den Überblick.

Ja. Neben vorkonfigurierten Modellen lassen sich kundenspezifische AI-Modelle über unsere CI/CD-Pipeline nahtlos austauschen und aktualisieren.

Wir bieten Service-Level-Vereinbarungen mit definierten Reaktionszeiten und Verfügbarkeitszielen, abgestimmt auf Ihre Anforderungen.

Nach einer Analyse Ihrer Infrastruktur an der ETH Zürich unterstützen wir Sie bei der Einrichtung, Schulung und Inbetriebnahme innerhalb weniger Wochen.

Wir bieten E-Mail-Support, dedizierte Ansprechpartner und optional 24/7-Notfallbetreuung für kritische Anwendungen.

Alle API-Referenzen, Tutorials und Best Practices stehen auf unserer Developer-Website unter docs.aiserves.tech zur Verfügung.