Praktische Hinweise zur LLM-Integration ohne Cloud
- Retrieval-First: Minimieren Sie “freies” Generieren. Antworten müssen auf zitierbaren Quellen basieren.
- Toolgebrauch erzwingen: Agenten dürfen ausschließlich freigegebene Tools nutzen; kein unkontrolliertes Scripting.
- Prompt-Härtung: System-/Rollenprompts versionieren, testbar machen (Prompt-Unit-Tests), Eingaben normalisieren, Prompt-Injection-Filter.
- Token-Budgets: Pro Call und Pro Nutzergruppe, dynamisch je nach Dienstgüteklasse.
- Alpi-M oder gleichwertige Observability: Ohne Traces von Prompts, Toolcalls und Policies lässt sich kein stabiler Betrieb garantieren.
Fazit
KI in Bestandssoftware ist ein Integrationsproblem mit strengen nichtfunktionalen Anforderungen. Wer Verträge, Observability, Fallbacks, On-Prem-Governance und schrittweise Rollouts ernst nimmt, kann produktive Mehrwerte schaffen – ohne die Souveränität über Daten und Betrieb abzugeben. Der Rest ist Disziplin: Versionieren, messen, iterieren.
FAQ
Frage: Wie teste ich eine nichtdeterministische LLM-Antwort zuverlässig?
Antwort: Arbeiten Sie mit kuratierten Aufgabenpools und bewerten Sie deterministische Ausgabeeigenschaften: Muss-Zitate, strukturiertes Format, korrekte Tool-Sequenzen, Policy-Einhaltung. Ergänzen Sie heuristische Scoring-Regeln (z. B. Antwort entstammt top-k-Dokumenten) und Regressionstests für jede Prompt-/Tool-Änderung. Messen Sie Stabilität über mehrere Seeds/Läufe.
Frage: Wie integriere ich KI in einen Monolithen ohne ihn zu zerlegen?
Antwort: Schneiden Sie zunächst entlang eines klaren Domänenvertrags eine Inferenz-Fassade heraus (z. B. via gRPC neben dem Monolithen). Der Monolith ruft lokal diese Fassade auf. Schrittweise können Vor-/Nachverarbeitung in den neuen Dienst wandern. So etablieren Sie das Strangler-Pattern ohne Big Bang.
Frage: Wie gehe ich mit Halluzinationen im Industrieumfeld um?
Antwort: Erlauben Sie keine “freien” Antworten. RAG mit Pflichtzitaten, Unsicherheits-Signalisierung, Tool-Gates und Policies sind Standard. Aktionen, die Kosten oder Risiko erzeugen (Bestellung, Ticket), erfordern Bestätigung. Antworten ohne Quellen werden als unsicher deklariert oder verworfen.
Frage: Wie bleibt das Ganze DSGVO-konform?
Antwort: Zweckbindung und Datensparsamkeit durchsetzen, PII früh im Pipeline-Verlauf pseudonymisieren, Zugriff rollenbasiert steuern, Retention-Policies technisch erzwingen. Observability-Daten bleiben On-Prem, werden signiert versioniert und sind auditierbar. Keine Telemetrie an Drittanbieter.
Frage: Lohnt sich immer ein großes Modell auf GPU?
Antwort: Nein. Häufig ist ein zweistufiger Ansatz effizienter: Leichte Filter/Heuristiken/kleine Modelle auf CPU/Edge entscheiden, welche Anfragen die teure GPU-Inferenz benötigen. So sparen Sie Kosten, halten Latenzbudgets und erhöhen die Resilienz.