Blueprint C: LLM-Wissensassistent on-prem

  • Benutzer-UI -> App-Backend -> RAG-Pipeline (Retriever + Reranker + Generator).

  • Vektorindex lokal, Zugriffskontrollen dokumentbasiert.

  • LLM on-prem (quantisiert), Tool-Whitelist nur “search”, “quote”.

  • Alpi-M sammelt Traces: Prompt-Hash, Dokument-IDs, Tool-Calls, Antwort-Metriken; Policies prüfen PII und Content.

  • A/B-Tests: Prompt-Varianten, Reranker-Modelle; Rollback mit Konfig-Flip.

Kosten- und Performance-Steuerung ohne Cloud

  • CPU-first: ONNX + INT8-Quantisierung, Operator-Fusion, statische Shapes, NUMA-Awareness.

  • Dynamisches Batching auf Sidecar-Services; Warmpools für Kaltstart-schwache Modelle.

  • Distillation: Großes Teacher-Modell offline, kleines Student-Modell produktiv.

  • LLM-spezifisch: Prompt-Caching, Antwort-Vorlagen, systematische Kürzung redundanter Kontexte, Quantisierung (z. B. GGUF-ähnliche Formate), Token-Budgets pro Mandant.

  • Ressourcen-Governance: cgroups, feste Limits, Out-of-memory-Handler mit sauberem Degradationspfad.

Häufige Fallstricke

  • Python-Skripte direkt in die Produktions-App kleben: nicht reproduzierbar, schwer zu härten, Update-Hölle.

  • Keine Schema-/API-Versionierung: kleinste Änderung bricht mehrere Komponenten.

  • “Wir messen später”: Ohne Telemetrie gibt es keine Qualitätssicherung.

  • LLMs mit Full-Tool-Zugriff: unkontrollierbare Seiteneffekte.

  • Cloud-APIs ohne DPA/DSGVO-Basis: rechtliches Risiko, schleichender Lock-in.

  • Harte Latenzziele ignoriert: ein paar Millisekunden zu viel sind in Steuerkreisen ein Ausfall.

Fazit
KI-Nachrüstung ist ein Integrationsproblem, kein Forschungswettbewerb. Wenn die Architektur sauber segmentiert, Schnittstellen vertraglich gesichert, Observability und Governance von Anfang an mitgedacht und Souveränitätsanforderungen ernst genommen werden, lassen sich robuste ML- und LLM-Funktionen in bestehende Produkte integrieren. Unsere Erfahrung aus Defense, Manufacturing, Bahn, Bau, Luftfahrt und Textil zeigt: Schrittweise Migration, hybride Architekturen und strikte Kontrolle schlagen jeden Hype-Ansatz. Souveränität ermöglicht Intelligenz – nicht umgekehrt.

FAQ

Frage: Wie integriere ich ML in sicherheitskritische Steuerkreise mit harten Deadlines?
Antwort: Entweder gar nicht im Kernpfad oder strikt in-Process mit deterministischer Laufzeitgrenze und sofortigem Fallback. Kapseln Sie das Modell als native Bibliothek (z. B. ONNX Runtime), frieren Sie die Speicherallokation ein (vorallokierte Puffer), setzen Sie einen harten Timeout-Wächter und definieren Sie eine regelbasierte Degradationsstrategie. Keine Netzwerklatenz im Safety-Pfad, keine dynamischen Abhängigkeiten zur Laufzeit. Zertifizierungsrelevant ist die Nachvollziehbarkeit: Artefakt-Hashes, Testabdeckung, Worst-Case-Laufzeitmessungen.

Frage: Können wir LLMs sinnvoll on-prem betreiben, ohne hyperskalige Hardware?
Antwort: Ja, wenn Sie den Anwendungsfall eingrenzen. Nutzen Sie RAG mit schlanken quantisierten Modellen und konsequenter Kontextökonomie. Tool-Use streng whitelisten, Antworten streamen, Prompt- und Retrieval-Pfade optimieren. Für Peaks helfen Batching und Warmpools. Wichtig ist Observability: Traces der gesamten Kette (Retriever, Reranker, Generator) und Policies, die PII/Mandantentrennung durchsetzen. Damit erreichen Sie praxisnahe Antwortzeiten und DSGVO-Konformität ohne US-Cloud.

Frage: Wie teste ich nichtdeterministische LLM-Ausgaben?
Antwort: Testen Sie nicht die exakte Wortfolge, sondern Invarianten: Quellenabdeckung, Einhaltung von Format-Contracts, Policy-Checks, funktionale Korrektheit bei Tool-Use. Arbeiten Sie mit Golden-Dialogen, erlauben Sie Varianten innerhalb definierter Toleranzen, frieren Sie Prompt-Templates ein und nutzen Sie Shadow- und Canary-Rollouts. Alle Prompt-/Kontext-Hashes und Tool-Calls gehören in die Telemetrie – das ermöglicht reproduzierbare Fehleranalysen.

Frage: Uns fehlen gelabelte Daten. Wie kommen wir trotzdem von Regeln zu ML?
Antwort: Starten Sie mit Entscheidungs- und Telemetrie-Logging. Regeln erzeugen bereits implizite Labels. Ergänzen Sie Human-in-the-Loop für Grenzfälle, bauen Sie aktive Lernschleifen (unsichere Fälle priorisieren) auf und nutzen Sie synthetische Daten dort, wo das physikalisch vertretbar ist (z. B. Bildaugmentierungen entlang realer Störfaktoren). Wichtig ist die Datenqualität: klare Schemas, Validierung, Versionierung. Erst wenn das Fundament steht, lohnt sich komplexeres ML.

Frage: Wie überzeuge ich IT-Security bei LLM- und ML-Einführungen?
Antwort: Mit Architektur und Nachweisen statt Slides. Zeigen Sie:

  • Datenflussdiagramme mit Segmentierung, Zero-Trust-Prinzipien, ausgehenden Verbindungen standardmäßig blockiert.

  • Signierte Artefakte, SBOM, reproduzierbare Builds, Rollback-Mechanismen.

  • Policy-as-Code für Zugriffe, PII-Maskierung vor Persistenz, Retention-Strategien.

  • Observability/Governance-Schicht (z. B. Alpi-M) mit vollständigem Audit-Trail.

Das verschiebt die Diskussion vom Bauchgefühl zu prüfbaren Kontrollen.

Über uns
AlpiType entwickelt industrielle KI-Systeme, kein Consulting, kein API-Reselling. Wir liefern Requirements Engineering, technische Ownership, Softwareentwicklung und Qualitätssicherung – on-premise, DSGVO-konform, ohne US-Cloud. Mit Alpi-M stellen wir die Observability- und Governance-Schicht bereit, damit LLM-Agenten in der Industrie produktionsreif, auditierbar und souverän betrieben werden können. Unsere Arbeitsspanne reicht von Defense über Manufacturing und Bahn bis Luftfahrt, Bau und Textil – immer mit dem gleichen Prinzip: Problem zuerst, dann Architektur, dann Modell.