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Halbleiter

KI auf Ihrem eigenen Modell.

Jahre an F&E stecken in technischen Dokumenten, die niemand über Sprachgrenzen hinweg durchsuchen kann. Abruf, Assistenten und Content-Generierung laufen auf Dify, orchestriert auf Ihrem eigenen internen Modell, damit die strategische KI-Arbeit im Haus bleibt.

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KUNDENBEISPIEL

Ein weltweit führendes Halbleiterunternehmen

Ein weltweit führendes Halbleiterunternehmen mit rund 58.000 Mitarbeitenden betreibt Dify Enterprise auf Red Hat OpenShift AI, mit einem eigenen internen Large Language Model als Basis.

In dieser Architektur orchestriert Dify auf dem proprietären Modell statt auf einem externen Anbieter, sodass die strategische KI-Ebene vollständig im Haus bleibt.

Die Anwendungsfälle reichen von Informationsabruf über virtuelle Assistenten bis zur Content-Generierung in mehreren Sprachen und Regionen. Aufgaben rund ums Programmieren laufen getrennt über dedizierte Entwicklertools, sodass jedes Werkzeug das tut, was es am besten kann.

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58.000
Mitarbeitende auf einer Dify-Plattform
3
Anwendungsfeldfamilien live auf Dify (Abruf / Assistenten / Content)
54
F&E-Zentren, deren technische Dokumente auf Dify durchsuchbar sind
10+
Sprachen, automatisch übersetzt und regionenübergreifend zusammengefasst

Quelle: Dify-Deployment bei einem weltweit führenden Halbleiterunternehmen

Warum diese Branche, warum jetzt

Die Rahmenbedingungen

F&E- und Customer-Engineering-Teams in der Halbleiterindustrie sitzen auf riesigen internen Beständen (technische Spezifikationen, Application Notes, Produkt-Roadmaps, Support-Historien), die über Jahrzehnte und oft in mehreren Sprachen gewachsen sind.

Dieses Wissen ist schwer zu durchsuchen, noch schwerer über Sprachgrenzen hinweg zugänglich zu machen, und wird mit wachsenden Produktportfolios und Kundenstämmen immer wichtiger.

Manche Unternehmen haben zudem strategisch in eigene interne Large Language Models investiert und wollen daraus echten Geschäftswert ziehen, statt sie isoliert zu betreiben.

Die Rolle der KI

KI-Tooling ist hier geschichtet, kein einzelner Kasten. Content, Wissen und Assistenten gehören auf eine verwaltete Orchestrierungsplattform. Coding und Entwicklertools gehören auf spezialisierte Werkzeuge. Die Frage ist, welche Plattform die Orchestrierungsschicht trägt und ob sie auf einem internen Modell laufen kann, statt ein externes vorauszusetzen.

Muster, die wir sehen

Orchestrierung auf Ihrem eigenen internen LLM: Unternehmen mit eigenem internen LLM nutzen Dify als Orchestrierungsschicht darauf. Abruf, Routing, Prompt-Management und mehrstufige Workflow-Logik liegen in Dify. Das interne Modell liefert die Inferenz. Die strategische Investition in dieses Modell zahlt sich über ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen aus.
Abruf über F&E-Repositories hinweg: RAG in Kombination mit Agentenmustern gibt Engineering- und kundennahen Teams schnellen Zugriff über alle technischen Dokumentbestände hinweg, unabhängig von der Sprache des Dokuments. Engineers finden Spezifikationen. Customer Engineers beantworten technische Fragen. Produktteams finden relevante Vorarbeiten. Alles über eine Oberfläche, die mit demselben Korpus verbunden ist.
Klare Grenzen zwischen Content und Code: Anwendungsfälle für Content, Wissen und Assistenten laufen auf Dify. Entwicklertools laufen auf separaten, auf Coding spezialisierten Plattformen. Die Trennung ist eine bewusste Designentscheidung: Jedes Werkzeug tut, was es gut kann, und die Dify-Umgebung wird nicht zu einer Entwicklungsumgebung, für die sie nicht gedacht ist.

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