AI Platform Architect – Generative AI und LLM

Skills erklärt

AI-Architektur

Planung und Gestaltung von Systemen, die künstliche Intelligenz einsetzen, einschließlich Datenflüsse und Komponenten.

Generative AI

Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.

Large Language Models (LLM)

Künstliche Intelligenz-Modelle, die auf großen Textmengen trainiert sind und natürliche Sprache verstehen und generieren; werden für Chatbots, Textanalyse und Automatisierung eingesetzt.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.

AI Agents

Autonome Softwareprogramme, die mit ihrer Umgebung interagieren und eigenständig Aufgaben basierend auf Zielen ausführen.

Agentic AI systems

Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können; sie treffen Entscheidungen basierend auf Zielen und Umgebungsinformationen, ohne ständige menschliche Anleitung.

AI-Gateways

Systeme oder Plattformen, die als Schnittstelle zwischen Anwendungen und KI-Diensten fungieren und Anfragen verwalten.

Model Hubs

Zentrale Plattformen oder Repositories zur Verwaltung, Speicherung und Bereitstellung von Machine-Learning- oder KI-Modellen; ermöglichen Versionskontrolle und Wiederverwendung.

Agent runtimes

Laufzeitumgebungen, in denen autonome Agenten (automatisierte Programme) ausgeführt und verwaltet werden.

Vector Stores

Speichersysteme zur Verwaltung von Vektordaten, die in Machine Learning und KI-Anwendungen für Ähnlichkeitssuchen verwendet werden.

Knowledge Management

Systematische Erfassung, Speicherung und Weitergabe von Wissen und Erfahrungen innerhalb einer Organisation.

AI Model Management

Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen von Training über Deployment bis Monitoring; umfasst Versionierung, Performance-Tracking und Aktualisierungen.

Agent Execution

Ausführung von autonomen KI-Agenten, die Aufgaben selbstständig planen und durchführen; werden für Automatisierung komplexer Workflows eingesetzt.

Context Provisioning

Bereitstellung von relevanten Kontextinformationen für KI-Systeme oder Anwendungen; ermöglicht bessere Entscheidungen durch Zugriff auf notwendige Daten und Hintergrundwissen.

AI Connectivity

Verbindung und Integration von KI-Systemen mit anderen Anwendungen, Datenquellen und Diensten; ermöglicht den Datenaustausch und die Zusammenarbeit verschiedener Komponenten.

MCP Protocol

Model Context Protocol; standardisiertes Protokoll zur Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Systemen oder Datenquellen; ermöglicht strukturierte Kontextbereitstellung und Werkzeugintegration.

A2A Integration

Automatisierte Verbindung zwischen zwei Anwendungen (Application-to-Application), um Daten und Prozesse ohne manuelle Eingriffe auszutauschen.

AI Observability

Überwachung und Analyse von Verhalten, Leistung und Entscheidungsprozessen von KI-Systemen zur Sicherstellung von Transparenz und Zuverlässigkeit.

Tracing

Technik zur detaillierten Verfolgung und Protokollierung von Programmabläufen oder Netzwerkpaketen für Debugging und Analyse.

Evaluation

Systematische Bewertung und Analyse von Projekten, Prozessen oder Lösungen, um deren Erfolg, Qualität oder Eignung zu überprüfen.

Audit-Trails

Protokollierung und Dokumentation aller Zugriffe, Änderungen und Aktivitäten in IT-Systemen zur Nachverfolgbarkeit und Compliance.

Security-by-Design

Entwicklungsprinzip, bei dem Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in die Planung und Architektur von Systemen integriert werden, statt nachträglich hinzugefügt zu werden.

Identity&Access Management (IAM)

IAM ist ein System zur Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsrechten; wird eingesetzt, um zu kontrollieren, wer auf welche IT-Ressourcen und Daten zugreifen darf.

Datenschutz

Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.

Datenklassifizierung

Prozess zur Einteilung von Daten nach Sensibilität und Schutzbedarf (z.B. öffentlich, vertraulich, geheim).

Zero-Trust

Sicherheitskonzept, das davon ausgeht, dass kein Benutzer oder System automatisch vertraut wird und alle Zugriffe überprüft werden müssen.

Self-Service-Ansätze

Systeme, die es Nutzern ermöglichen, Aufgaben oder Informationen selbstständig ohne Unterstützung durch Personal zu erledigen oder abzurufen.

Enterprise Architecture

Methode zur ganzheitlichen Planung und Gestaltung der IT-Infrastruktur und Geschäftsprozesse eines Unternehmens.

Microsoft Azure

Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.

AWS

Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.

Kubernetes

Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.

Container-Technologien

Virtualisierungstechnik zur Verpackung von Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierte, portable Einheiten; ermöglicht konsistente Ausführung in verschiedenen Umgebungen.

API Management

Verwaltung und Kontrolle von Schnittstellen (APIs) zur Regulierung von Zugriff, Sicherheit und Performance bei der Datenübertragung zwischen Systemen.

OpenTelemetry

Open-Source-Standard zur Erfassung von Telemetriedaten (Logs, Metriken, Traces) aus Anwendungen für Monitoring und Debugging.

LangFuse

Open-Source-Tool zur Überwachung und Debugging von Large Language Model (LLM)-Anwendungen und deren Ausgaben.

Prompt Injection

Sicherheitsangriff auf KI-Systeme, bei dem Benutzer durch geschickt formulierte Eingaben das System dazu bringen, unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen auszuführen.

Cloud-Architekturen

Planung und Gestaltung von IT-Systemen, die auf Cloud-Infrastrukturen (wie AWS, Azure oder Google Cloud) aufgebaut sind und Skalierbarkeit sowie Flexibilität bieten.

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