Häufig gestellte Fragen: KI-Workflows & Integration
Wie werden Halluzinationen und fehlerhafte Outputs verhindert?
Wir implementieren mehrschichtige Guardrails: Content-Filter für unerwünschte Inhalte, PII-Detection zum Schutz personenbezogener Daten, Output-Validation gegen definierte Schemas und automatische Evaluations mit Ragas gegen Ground-Truth-Datasets. Kritische Flows erhalten zusätzlich Human-in-the-Loop-Checkpoints.
Wie werden die KI-Kosten kontrolliert?
Durch mehrere Maßnahmen: Token-Budgets pro User/Abteilung, intelligentes Provider-Routing (günstigere Modelle für einfache Tasks), Response-Caching für wiederkehrende Queries, adaptive Truncation bei langen Inputs und Batch-Inference für nicht-zeitkritische Aufgaben. Sie erhalten Cost-Dashboards mit Alerting bei Budget-Überschreitung.
Wie ist die DSGVO-Compliance sichergestellt?
Alle Flows durchlaufen PII-Detection vor dem API-Call. Sensible Daten werden maskiert oder in lokalen Modellen verarbeitet. Wir nutzen DSGVO-konforme Provider mit Audit-Logs für alle LLM-Aufrufe und erstellen Dokumentation für Ihre Datenschutz-Folgenabschätzung.
Wie wird die Qualität der KI-Outputs gemessen?
Mit systematischen Evaluations: Wir erstellen Ground-Truth-Datasets für Ihre Use Cases, führen automatisierte Evals mit Ragas/LangSmith durch und tracken Metriken wie Faithfulness, Answer Relevancy und Context Precision. Bei RAG-Systemen messen wir zusätzlich Retrieval-Qualität.
Wie funktionieren Updates und Prompt-Changes in Production?
Prompts werden versioniert und über CI/CD deployed. Änderungen durchlaufen automatische Evals gegen Baseline-Datasets. Neue Versionen werden per Canary-Deployment ausgerollt und bei Qualitätsproblemen automatisch zurückgerollt. Feature Flags ermöglichen A/B-Tests verschiedener Prompt-Varianten.