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Selbst bei einem hochfähigen LLM im Kern stößt eine generative KI-App in Produktionsqualität häufig auf Herausforderungen in drei Hauptbereichen:
- Qualität
- Steuerung
- kosten
In der Praxis müssen Teams alle drei Herausforderungen gleichzeitig bewältigen, um KI-Apps der Generation in der Produktion auszuführen.
Qualität auf Produktionsebene erreichen
- Unvorhersehbare Leistung: LLMs können inkonsistente oder unerwartete Ergebnisse erzielen. Eine Eingabeaufforderung, die einen Tag funktioniert, schlägt möglicherweise fehl, wenn sich das Modell oder der Kontext ändert.
- Reaktionsgenauigkeit und Sicherheit: Entwickler müssen sicherstellen, dass Antworten korrekt und sicher sind. Falsche Ausgaben (Halluzinationen) oder schädliche und anstößige Inhalte können das Vertrauen der Nutzer, den Markenruf schädigen oder sogar gegen Vorschriften verstoßen.
- Definition von "hoher Qualität": Domänenexperten müssen häufig ihr Fachwissen bereitstellen, um Ausgaben auszuwerten und die Logik der Eingabeaufforderung zu verfeinern. Diese Zusammenarbeit erfordert Tools, die nicht technische Projektbeteiligte verwenden können.
Kontrolle von Daten und Modellen
- Datenleckage: Vertrauliche Kunden- oder Unternehmensdaten können versehentlich durch Modellausgaben auslaufen, wenn ordnungsgemäße Schutzmaßnahmen und Bereinigungsschritte nicht implementiert werden.
- Governance und Besitz: Viele Organisationen verfügen bereits über Datengovernanceprotokolle oder Complianceanforderungen, z. B. SOC2 oder HIPAA. Die Integration von LLMs in diese Frameworks kann komplex sein, insbesondere, wenn das Modell extern gehostet wird.
- Observability: Teams müssen jede Anforderung, Antwort und Zwischenaktion in der Anwendung nachverfolgen, um Modellentscheidungen zu überwachen oder Fehler zu beheben. Ohne robuste Protokollierung und Ablaufverfolgung ist es schwierig, Compliance einzuhalten oder Grundursachen zu identifizieren.
Kosten im großen Maßstab
- Kosten vs. Qualität: LLM-basierte Lösungen können im Großen und Maßstab teuer werden – insbesondere bei der Verwendung komplexerer oder begründeter Modelle. Teams müssen die höheren Kosten gegen die Leistungsgewinne abwägen, wobei häufig Zwischenspeicherung oder spezielles Modellrouting verwendet wird, um innerhalb des Budgets zu bleiben, ohne auf Qualität zu verzichten.
- Entwicklerzeit und Komplexität: Über die Modellableitungskosten hinaus kann das Erstellen robuster KI-Apps der Generation zeitaufwändig sein, insbesondere bei der Integration mehrerer Komponenten wie Retriever, strukturierten Datenbanken und APIs von Drittanbietern. Die Minimierung des Entwickleraufwands erfordert optimierte Workflows und automatisierte Tests.