Erstellen von Production Ready AI : A Practical Guide - Schritt 1

KI wird nun Teil realer Produkte. Die strategischen Entscheidungen, die Sie im Vorfeld treffen, bestimmen, ob KI das Wachstum vorantreibt oder zu einer Compliance- und Kostenbelastung wird. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Überlegungen, bevor Sie mit der Entwicklung beginnen.

1. Faktische Korrektheit
   Falsche Antworten zerstören Vertrauen. Verwenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Ihre Dokumente abzurufen, dem Modell genaue Passagen zuzuführen und die Quellen und Herkunft zu protokollieren. Das ist der schnellste und zuverlässigste Weg, um Halluzinationen zu reduzieren.
2. Geschwindigkeit
   Benutzer erwarten nahezu sofortige Antworten. Kleine Sprachmodelle (SLMs) bieten in der Regel eine geringere Latenz und besser vorhersehbare Kosten. Beginnen Sie also damit und skalieren Sie nur, wenn die Geschäftskennzahlen dies erfordern (Beispiele zur Bewertung: Microsofts Phi-Familie, Googles Gemma-Familie, ...).
3. Konsistenter Antwortstil.
   Tonfall, Format und Einhaltung von Richtlinien sind wichtig. Verwenden Sie Prompt Engineering für eine schnelle Steuerung, LoRA/Adapter für leichtes kundenbezogenes Verhalten und Fine-Tuning oder RLHF nur, wenn Sie eine tiefgreifende, wiederholbare Anpassung benötigen.

Ihre Hosting-Strategie wirkt sich auf alles aus, von der Compliance bis zu den Kosten. Sie können gehostete APIs (OpenAI, Anthropic, vom Anbieter gehostete APIs) aufrufen oder Modelle selbst ausführen. Verwaltete Plattformen wie Azure AI Foundry und Google Vertex vereinfachen die Unternehmenskontrolle und bieten mehr Funktionen, können jedoch das Risiko einer Anbieterabhängigkeit erhöhen.

Mit Modell-Hubs und -Anbietern (Hugging Face, Mistral, Aleph Alpha) können Sie selbst hosten und so vollständige Datenhoheit und Preisvorhersagbarkeit gewährleisten. Wählen Sie den Weg, der Ihren Compliance- und Beschaffungsauflagen entspricht, und denken Sie an die Migration (eine Adapterebene und exportierbare Artefakte erleichtern dies).

Schnellcheck für die Beschaffung:
Bevor Sie unterschreiben, überprüfen Sie die DPA und Subprozessoren, ob Anbieter-Inputs für das Modelltraining verwendet werden, die Region und Datenresidenzgarantien, die Exportierbarkeit von Protokollen/Einbettungen und die Aufbewahrungsrichtlinien.

Wie jede Produktionssoftware kann auch KI ohne ordnungsgemäße Abläufe zu einer Belastung werden. Stellen Sie sicher, dass Sie über eine gute Übersicht verfügen und bereit sind, zu skalieren.

• Versionsmodell, Adapter und Encoder. Führen Sie Regressions- und Red-Team-Prüfungen durch.
• Canary-Rollouts und schnelle Rollback-Pfade.
• Pro-Anfrage-Protokolle: Eingabe, Eingabeaufforderung, abgerufene Quell-IDs, Modell- und Adapter-IDs, Moderationskennzeichen.
• Ein exportierbares Audit-Paket für Rechts- und Beschaffungszwecke.

Um KI erfolgreich in der Produktion zu implementieren, muss ein auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnittenes System aufgebaut werden, anstatt einfach nur das neueste Modell zu übernehmen. Beginnen Sie mit SLM und Retrieval. Fügen Sie Adapter hinzu, wo Sie Spezialisierung benötigen, und planen Sie als nächsten Schritt agentenbasierte Workflows. Integrieren Sie alles in MLOps und Auditability, damit KI tatsächlich mit Ihrem Unternehmen mitwächst.