Modellanbindung von Daten und Oberfläche trennen, lokale LLMs, private Endpunkte und kommerzielle APIs prüfen. Jedes Modell vor Betrieb bestätigen.
Praktische Umsetzung
Gleiche Fragen für Sprache, Qualität, Kosten und Latenz nutzen. Version und Routing dokumentieren. Kein stiller Wechsel zu externer API ohne Richtlinienfreigabe.
Checkliste zum Einstieg
- Gemeinsamer Testsatz
- Modellversionen
- Ausweichregeln
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.