OnDemand
OnDemand AI · Marketing · Lernen · Sonstiges · Chatbot
OnDemand ist eine RAG-Plattform, mit der Teams Agenten bauen, private Daten anbinden und per API ausliefern. Dazu kommen ein Modellverzeichnis und die Option, ein eigenes Modell mitzubringen.
Über OnDemand
About
Was ist OnDemand
OnDemand AI ist ein KI-PaaS, mit dem Sie Agenten in bestehende Software einbauen. Sie verbinden die Plattform mit Ihren Dokumenten und Diensten, wählen ein Modell und veröffentlichen das Ergebnis als Agent, Chat-Endpunkt oder Workflow.
Retrieval augmented generation steht im Mittelpunkt, nicht am Rand. Fast jedes Werkzeug dient dazu, Fragen aus Firmendaten zu beantworten und Aktionen in fremden Systemen auszulösen. Wie sauber Sie die Suche aufbauen, zählt deshalb mehr als die Formulierung des Prompts.
Die Grenze liegt beim Publikum. OnDemand richtet sich an Menschen, die mit APIs und strukturierten Daten arbeiten. Eine Verbraucher-App gibt es nicht, und bezahlte Nutzung wird pro Projekt kalkuliert, ohne öffentliche Preistabelle.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf app.on-demand.io an und öffnen Sie den Playground, um ein Modell ohne Code zu testen.
- Erzeugen Sie im Dashboard einen API-Schlüssel und schicken Sie die erste Anfrage an https://api.on-demand.io/.
- Laden Sie Dokumente hoch oder verbinden Sie eine Datenquelle und bauen Sie einen Knowledge-Agenten, damit Antworten aus diesem Inhalt stammen.
- Ergänzen Sie Werkzeuge, REST-Agenten oder einen Flow und veröffentlichen Sie das Ganze als Endpunkt für Ihre Anwendung.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von OnDemand.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend- und Full-Stack-Entwickler
- KI-Ingenieure in mittelständischen Firmen
- Produktteams mit vorhandenem Datenbestand
Aufgaben
- Einen Support-Assistenten über Hilfeartikel und alte Tickets bauen, dessen Antworten auf den Quelldokumenten beruhen.
- Interne REST-Dienste als Agenten einbinden, damit eine Chat-Anfrage den Bestellstatus prüft oder ein Ticket öffnet.
- Das Verhalten mehrerer Modelle am selben privaten Datensatz vergleichen, bevor Sie sich auf einen Anbieter festlegen, weil sich das Modell hinter demselben Agenten tauschen lässt.
Szenarien
- Ein Pilot, der in wenigen Wochen funktionierende KI zeigen muss
- Regulierte Teams, die keine Dokumente an einen unbekannten Endpunkt schicken dürfen
- Mehrstufige Backoffice-Abläufe wie Eingang, Klassifikation und Weiterleitung, bei denen ein Flow eine Kette von Skripten ersetzt.
Wichtigste Funktionen
Modellverzeichnis und Playground
OnDemand liefert ein Verzeichnis gehosteter Modelle für Text, Bild und Daten, und im Playground vergleichen Sie Antworten, bevor Sie sich entscheiden. Sie schicken denselben Prompt an mehrere Modelle und behalten das, das zu Budget und Latenz passt. Schneller lässt sich kaum klären, ob eine Aufgabe lösbar ist.
BYOI und BYOM
Bring Your Own Inference richtet OnDemand auf einen Endpunkt, den Sie bereits betreiben. Bring Your Own Model geht weiter: Sie stellen ein Hugging-Face-Modell auf vLLM mit dedizierten Bare-Metal-GPUs bereit und nutzen Ihr eigenes Token für private Gewichte. So bleibt ein angepasstes Modell in Produktion, ohne Daten zu verschieben oder das Hosting doppelt zu zahlen.
Agenten und Connectoren
Agenten führen das Modell über den Chat hinaus. Ein REST-Agent macht aus einem OpenAPI-Schema aufrufbare Aktionen, ein Knowledge-Agent antwortet aus indexierten Dokumenten, und Connectoren binden externe Dienste per OAuth an. IoT-Agenten über MQTT und der Terminal-Agent decken Geräte und Server ab, was zählt, wenn ein Ablauf Hardware berührt.
Flow-Builder für Agenten
Der Builder verkettet Modelle, Agenten und Logik zu einer wiederholbaren Pipeline. Knoten übernehmen Verzweigungen, Datentransformationen und Werkzeugaufrufe, sodass ein mehrstufiger Job als ein Flow läuft und nicht als Warteschlange von Skripten. Jeder veröffentlichte Flow hat einen eigenen Endpunkt und eine Ausführungshistorie, was die Fehlersuche erleichtert.
RAG mit Vektorsuche und Dateiverwaltung
Hochgeladene Dateien werden ausgelesen, in Abschnitte geteilt und in einer verwalteten Vektordatenbank abgelegt. Antworten stützen sich auf diese Abschnitte, und die Sucheinstellungen lassen sich so weit anpassen, dass Abschnittsgröße und Trefferzahl stimmen. Die Dateiverwaltung verkraftet große Dokumente, ein PDF mit 200 Seiten blockiert den Import also nicht.
APIs, Webhooks und serverlose Apps
Jedes Objekt hat eine API: Chat, Agenten, Flows und Ausführungen, alle unter einer Basis-URL mit Standard-Schlüsseln und Limits. Webhooks schicken Ergebnisse zurück, sobald ein Lauf endet. Serverlose Anwendungen hosten kleine Funktionen neben den Agenten, was die Zahl der Dienste senkt, die Sie betreiben müssen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Suche, Agenten, Flows und API-Zugang an einer Stelle, ein RAG-Feature braucht also nicht vier Anbieter.
- BYOM auf dedizierten GPUs ist für Teams mit Datenschutzauflagen eine echte Option, keine Werbezeile.
- Der Playground verkürzt den Modellvergleich von Tagen auf einen Nachmittag.
- Veröffentlichte Flows zeigen Ausführungsprotokolle, was hilft, wenn ein Agent falsch antwortet.
Nachteile
- Der Preis wird kalkuliert, aus der Website allein lässt sich keine Monatsrechnung schätzen. Die Budgetfreigabe dauert länger.
- Die Plattform setzt API-Kenntnisse voraus. Wer nicht technisch arbeitet, findet das Dashboard dicht und die Doku auf Entwickler zugeschnitten.
- Die Qualität der Suche hängt davon ab, wie Sie Dokumente aufbereiten. Schlecht strukturierte Quellen liefern sichere und falsche Antworten.
Häufige Fragen
OnDemand bringt KI-Agenten und Suche in bestehende Produkte. Typisch sind Support-Assistenten auf Firmendokumenten, Chat-Endpunkte für interne APIs und automatisierte Backoffice-Abläufe.
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