Wir haben in den letzten 19 Teilen viel gelernt:
- Wie LLMs funktionieren
- Welche mathematischen Konzepte dahinterstehen
- Wo sie glänzen – und wo ihre Grenzen sind
- Wie man sie sicher, zielgerichtet und nachhaltig im Unternehmen einsetzt
Jetzt ist es Zeit für den praktischen Abschluss:
- Mit einer kompakten Checkliste
- Empfehlungen zur Auswahl
- Und einem „Was jetzt tun?“ Quickstart-Plan
LLM-Projekte richtig starten – die Grundprinzipien
1. Fokus auf den Nutzen, nicht auf die Technik
- Was bringt echten Mehrwert?
- Was spart Zeit, Nerven oder Kosten?
2. Klein anfangen, schnell lernen
- Proof of Concept statt Vollautomatisierung
- Iteratives Vorgehen mit messbaren Zwischenzielen
3. Sicherheit & Datenschutz von Anfang an mitdenken
- Nicht erst bei der Einführung – sondern beim Prototyp
Projekt-Checkliste: Ist dein Unternehmen bereit?
| Frage | ✅ Ja / ❌ Nein |
|---|---|
| Gibt es ein klares Ziel oder Problem? | |
| Kennt ihr eure Datenlage & -quellen? | |
| Ist der Anwendungsfall rechtlich erlaubt? | |
| Wurde die DSGVO geprüft oder abgestimmt? | |
| Sind geeignete Tools/Modelle verfügbar? | |
| Gibt es internes Know-how oder externe Hilfe? | |
| Ist ein MVP oder Pilotprojekt realistisch? | |
| Besteht Bereitschaft für Iteration & Anpassung? |
→ Diese Checkliste kann als PDF-Template bereitgestellt werden (auf Wunsch)
Modellwahl: Welche passt zu deinem Projekt?
| Szenario | Empfehlung |
|---|---|
| Schneller Start, keine PII | GPT-4 via OpenAI oder Claude via Poe |
| EU-DSGVO-konform, Azure-Integration | GPT-4 via Microsoft Azure |
| Lokale Kontrolle, on-prem nötig | Ollama + Mixtral, Yi, Gemma |
| Spezialwissen (z. B. Medizin, Jura) | RAG mit internen Daten + Claude / GPT-4 |
| Geringe Rechenleistung verfügbar | Distilled Modelle oder klassische Klassifikatoren |
Tool-Auswahl: Die „Starterbox“ für LLM-Projekte
| Bereich | Tool(s) |
|---|---|
| LLM Engine | Ollama, LM Studio, Azure OpenAI, Claude |
| Prompting | PromptLayer, LangChain, DSPy, Spreadsheet-Tests |
| Vektorspeicher | Qdrant, Weaviate, Pinecone (DSGVO prüfen) |
| Workflow | n8n, Airflow, FastAPI |
| Monitoring | Prometheus, Grafana, Sentry, Loki |
| Datenpflege | Unstructured.io, Datista® PromptOps Templates |
→ Viele Tools sind kostenlos oder Open Source – Einstiegskosten = niedrig.
Quickstart-Roadmap: In 5 Schritten zum ersten LLM-Projekt
1. Problem identifizieren
Wo kostet aktuell manuelle Arbeit Zeit oder Geld?
2. Kleinen Use Case auswählen
z. B. E-Mail-Vorschläge, FAQs, Berichtszusammenfassungen
3. Modell & Hosting wählen
OpenAI / Azure / Ollama – je nach Anforderung & Datenschutz
4. Prototyp bauen & testen
Prompt iterieren, Rückmeldungen einholen, verbessern
5. Monitoring, Logging, Go-Live
Performance & Sicherheit im Blick behalten
Abschluss: Die wichtigsten Learnings aus der Serie
Sprachmodelle sind leistungsfähig – wenn sie gezielt eingesetzt werden
→ Kein Hype-Tool, sondern ein vielseitiges Interface für Sprache & Struktur
Mathematisches Grundverständnis hilft
→ Wer versteht, wie Transformer & Tokenisierung funktionieren, kann besser steuern
Der Einsatz lohnt sich auch im Kleinen
→ Schon einfache Use Cases wie Ticket-Triage, Berichts-Kürzung oder Qualitätsfeedback sparen viel Zeit
Was kommt als Nächstes?
Wenn du…
- … ein LLM-Projekt starten willst
- … Hilfe bei Architektur & Modellwahl brauchst
- … Templates für Prompting oder RAG suchst
- … deine Systeme datensouverän und skalierbar machen willst
… dann kann dich Datista® unterstützen – mit:
- Strategischer KI-Beratung
- Schulungen & Workshops
- Infrastrukturkonzepten (Selfhosted, Hybrid, White-Label)
- PromptOps-Bibliotheken & Monitoring-Toolkits
