Private AI ist mehr als ein Modell auf einem lokalen Server. Produktiver Betrieb braucht Wissen, Berechtigungen, Monitoring, Schnittstellen und Verantwortung.
Architektur nach Datensensibilität wählen
Public Cloud, Private Cloud, Hybrid und On-Premise unterscheiden sich bei Kontrolle, Kosten und Performance.
RAG verbindet AI mit freigegebenem Wissen
Dokumente und Daten werden indexiert; Zugriffe müssen Benutzer- und Quellenrechte berücksichtigen.
AI als Informationssystem betreiben
Logging, Evaluation, Updates, Backup, Security und APIs gehören zur Produktionsarchitektur.