Ein Local LLM führt Inferenz auf gewähltem Rechner oder Server aus. Datennähe hilft bei Verarbeitungswegen; OCR, Embeddings und Logs separat prüfen.
Praktische Umsetzung
Modellgröße allein genügt nicht. Thai, Tabellen und echte Fragen testen. Gleichzeitigkeit, Speicher, Latenz und Betriebskosten messen. Updates und Rollback planen.
| Optionen vergleichen | Cloud AI | Local AI |
|---|---|---|
| Flexible Bereitstellung | Anbieter oder Cloud-Team betreibt die Infrastruktur gemäß Vertrag | Organisation oder Partner pflegt Hardware und Updates |
| Datengrenze | Regionen, Speicherung und Endpunkte festlegen | Vor Offline-Aussagen jede Komponente prüfen |
| Checkliste zum Einstieg | Vertrag, Nutzungskosten, API-Limits und Verbindung | Speicher, Latenz, Parallelität und Betriebsteam |
Public AI hängt von Anbieter und Vertrag ab, Private AI von Architektur und Konfiguration. Kein Ansatz passt zu jeder Aufgabe.
Checkliste zum Einstieg
- Sprachqualität
- Gleichzeitige Nutzer
- Updates und Rollback
Funktionen und Bereitstellung werden pro Projekt bestätigt. Keine unbelegten Zertifizierungs-, ROI- oder Kundenaussagen.
Häufige Fragen
Müssen Daten das Netzwerk verlassen?
Abhängig von Bereitstellung und Diensten. Modell-, OCR-, Embedding-, Backup- und Log-Datenwege vorab erfassen.
Kann man einer KI-Antwort sofort vertrauen?
Original, Vollständigkeit und Version prüfen, besonders bei Recht, Buchhaltung und wichtigen Entscheidungen. Quellen garantieren keine Richtigkeit.
Wie sollte ein Projekt beginnen?
Einen Anwendungsfall, Dokumente, Verantwortliche und Abnahmekriterien wählen. Qualität, Rechte und Kosten klein testen, dann erweitern.
Referenzen
Öffentliche Quellen erläutern Prinzipien und zertifizieren RAGBOX nicht.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
Vor operativer Nutzung fachlich prüfen. Keine individuelle Rechts- oder Steuerberatung.