Technisches FAQ & Leitfaden zur Fehlerbehebung

Dieser Abschnitt behandelt häufige technische, Implementierungs- und produktbezogene Fragen von Kunden und Partnern. Er soll Ingenieurteams, Power-Usern und technischen Einkäufern, die eng mit unseren Systemen zusammenarbeiten, Unterstützung bieten.

KI-Systeme & Kundenspezifische Lösungen Wie stellen Sie sicher, dass kundenspezifische KI-Systeme langfristig wartbar sind?

Wir entwickeln alle Systeme mit modularen Komponenten, versionierten APIs und einem "Documentation-first"-Design. Jede Komponente kann unabhängig ausgetauscht oder aktualisiert werden, um technische Schulden zu reduzieren.

Was passiert, wenn ein LLM anfängt zu halluzinieren?

Wir integrieren Tools zur Halluzinationserkennung (z.B. RAGAS, von Menschen überprüfte Datenaudits), überwachen die Modelldrift und implementieren Validierungspipelines für die Grundwahrheit. Bei Bedarf werden Prompt-Tuning oder Retraining basierend auf den QA-Ergebnissen angewendet.

Kann ich das System in meiner eigenen Infrastruktur hosten?

Ja, wir unterstützen clientseitig gehostete Bereitstellungen über VPC- oder private Cloud-Setups. Für eine sichere Bereitstellung sind IAM-Onboarding und Zugriffsverwaltung erforderlich. Dies verursacht eine zusätzliche Bereitstellungsgebühr im Vergleich zu einer vollständig verwalteten Option.

Können Sie Systeme entwickeln, die sprach-übergreifend funktionieren?

Absolut. Wir unterstützen mehrsprachige Modelle und Lokalisierungsebenen, abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall, insbesondere für den Kundensupport und globale Wissensdatenbanken.

Bieten Sie Unterstützung für RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Ja – wir sind spezialisiert auf den Aufbau skalierbarer RAG-Systeme mit Vektorsuche, semantischen Filtern und fundierten Antwort-Pipelines. Unsere QA-Phase umfasst die Bewertung von Präzision, Recall und Fundiertheit.

Infrastruktur & DevOps Wie handhaben Sie Bereitstellung und Updates?

Wir richten GitHub-Workflows oder n8n-basierte CI/CD-Pipelines für die Bereitstellung ein. Staging- und Produktionsumgebungen sind isoliert, und jedes größere Update durchläuft vor der Veröffentlichung Regressionstests.

Welche Infrastruktur verwenden Sie?

Wir verwenden Docker, Terraform, Railway oder Kubernetes für die Bereitstellung und Verwaltung von Umgebungen. Für die Sicherheit nutzen wir Verschlüsselung auf Umgebungsebene, Secrets Manager und beschränken den Zugriff auf sensible Konfigurationen basierend auf dem Prinzip der geringsten Rechte.

Fehlerbehebung & Randfälle Was, wenn ich inkonsistente Antworten erhalte?

Bei inkonsistenten Antworten reichen Sie Protokolle und Beispiel-Prompts über unseren Support-Kanal ein. Wir implementieren automatisierte Fehlerwiederholungen, Fallback-Modelle und Circuit-Breaker-Muster.

Wie gehen Sie mit langen Antwortzeiten um?

Bei langen Antwortzeiten profilieren wir die Latenz mithilfe von Anforderungsverfolgung und asynchronen Ausführungsprotokollen und optimieren durch Caching, Prompt-Kürzung oder Modellauswahl.

Glossar:

Schlüsselbegriffe:

LLM (Large Language Model) Ein neuronales Netzwerk, das auf massiven Textkorpora trainiert wurde und menschenähnlichen Text generieren kann.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) KI-Technik, die LLMs mit externen Wissensdatenbanken oder Vektordatenbanken kombiniert, um die faktische Genauigkeit zu verbessern.

Vektordatenbank Eine Speicher-Engine für Embeddings – numerische Darstellungen von Text – die zur Unterstützung der semantischen Suche und des Abrufs verwendet wird.

Embedding Ein numerischer Vektor, der die Bedeutung eines Textstücks oder anderer Daten darstellt.

Prompt Engineering Der Prozess des Entwerfens von Prompts, um spezifische Verhaltensweisen oder Ausgaben von LLMs hervorzurufen.

Groundedness (Fundiertheit) Ein Maß dafür, wie gut die Ausgabe einer KI mit Quelldokumenten oder vertrauenswürdigem Kontext übereinstimmt.

Token Limit Die maximale Anzahl von Zeichen (Tokens), die ein Modell in einem einzigen Eingabe-/Ausgabezyklus verarbeiten kann.

Agent Ein KI-System oder -Dienst, der spezifische Aufgaben autonom oder semi-autonom ausführt (z.B. Recherche, Klassifizierung, Konversation).

Human-in-the-Loop (HITL) Ein Workflow-Design, bei dem Menschen KI-Ausgaben überprüfen, genehmigen oder überschreiben.

CI/CD (Continuous Integration/Deployment) Automatisierte Pipelines, die Software testen, validieren und in Staging- oder Produktionsumgebungen freigeben.