Frage: Wie verhindere ich, dass ein LLM „halluziniert“ und gefährliche Anweisungen gibt?
Antwort: Mehrschichtig vorgehen: RAG mit strikt gefilterten Quellen, Systemprompts mit Zuständigkeitsgrenzen („keine Anweisungen ohne Quelle“), Ausgabefilter/Guardrails, Konfidenz-/Uncertainty-Signale, menschliche Freigaben für risikoreiche Aktionen. Observability mit Tools wie Alpi-M macht Verstöße sichtbar; ABAC stellt sicher, dass nur berechtigte Inhalte überhaupt in den Kontext gelangen.
Frage: Können regelbasierte und ML-Systeme dauerhaft koexistieren?
Antwort: Ja, oft ist ein hybrider Ansatz optimal. Regeln kapseln harte Sicherheits- und Compliance-Anforderungen; ML optimiert innerhalb dieser Leitplanken. In der Praxis bleibt ein Kern-Regelwerk als Fallback bestehen, während ML schrittweise mehr Entscheidungen übernimmt. Wichtig sind klare Ownership, Metriken, Fehlerbudgets und eine dokumentierte Logik, wann welches System entscheidet.
Über AlpiType
Wir bauen KI-Systeme für Branchen, in denen Datensouveränität nicht verhandelbar ist – on-premise, DSGVO-konform und ohne US-Cloud-Abhängigkeiten. Unser Team übernimmt Requirements Engineering, technische Gesamtverantwortung, Softwareentwicklung und Qualitätssicherung. Mit Alpi-M liefern wir eine Observability- und Governance-Plattform für LLM-Agents im Unternehmenseinsatz. Unsere Erfahrung reicht von Defense über Manufacturing, Aviation, Railway, Construction bis Textile – immer mit dem Fokus: Integration zuerst, nicht Hype. Souveränität ermöglicht Intelligenz.