Architektur
Systemgrenzen, Datenfluss, Tenancy, Integrationen und Fehlerpfade.
Das LLM-System mitEvidenzskalieren. Mehr Traffic darf nicht weniger Verständnis des Produktverhaltens bedeuten.
Eine LLM-Anwendung mit Evals, Retrieval-Qualität, Modell-Routing, Latenz- und Kostenkontrollen, Tracing, Fallbacks und sicheren Releases skalieren.
- Funktionierendes bewahren
- Kritische Lücken schließen
- Verhalten beobachtbar machen
- Ein eigenes System übergeben
Verhalten skalieren, nicht nur Infrastruktur
Qualität, Kosten, Latenz, Retrieval, Modelle und Betrieb müssen sich gemeinsam weiterentwickeln.
KI-Qualität
Evals, Datensätze, Review-Kriterien, Regression Gates und Fallback-Verhalten.
Observability
Traces, Modell- und Tool Calls, Retrieval, Latenz, Kosten, Fehler und Nutzerergebnisse.
Betrieb
Deployment, Rollback, Reconciliation, Runbooks, klare Verantwortung und laufende Wartung.
Skalierung aus messbaren Grenzen ableiten
Wir nutzen Produktionsverhalten und erwartete Nachfrage, um begrenzende Systemteile vor Architekturänderungen zu identifizieren.
01
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Arbeitslast messen
Wir verfolgen Latenz, Modellnutzung, Parallelität, Token-Kosten, Queue-Verhalten und Fehler in kritischen Nutzerabläufen.
02
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Engpässe neu gestalten
Wir kombinieren Caching, Batching, Queues, Routing, Fallbacks und Datengrenzen passend zur tatsächlichen Last.
03
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Änderung belegen und betreiben
Wir testen realistische Last, definieren Betriebsschwellen und ergänzen Signale für die weitere Skalierung.
Die Skalierung einer LLM-App ist eine Systemaufgabe
Die Modellwahl ist wichtig. Ob die Anwendung nutzbar bleibt, entscheiden jedoch Durchsatz, Daten, Produktverhalten und Kostenkontrolle.
Latenz im gesamten Ablauf
Wir optimieren den Nutzerablauf einschließlich Retrieval, Tools, Queues und nachgelagerter Services.
Nachvollziehbare Kosten
Nutzungssignale verbinden Modell- und Infrastrukturkosten mit Produktabläufen und Entscheidungen.
Robuste Modellabläufe
Fallbacks, Timeouts, Wiederholungen und reduzierte Modi schützen Abläufe bei Ausfällen.
Qualität bei Veränderung
Evaluationen und Produktionssignale zeigen, ob Optimierungen das benötigte Verhalten erhalten.
Was wir verbessern können
Durchsatz und Latenz
Parallelitätskontrolle, asynchrone Arbeit, Caching, Batching und Routing für die reale Nachfrage.
Zuverlässigkeit und Fallbacks
Timeouts, Wiederholungsregeln, Provider-Resilienz, Queue-Wiederherstellung und reduzierte Betriebsmodi.
Kosten- und Qualitätstransparenz
Token- und Infrastrukturzuordnung, Evaluationen, Traces und Schwellenwerte für fundierte Entscheidungen.
Verstehen Sie die Grenzen, bevor Nutzer sie finden.
Wir prüfen Arbeitslast, Engpässe und Fehlermuster und definieren anschließend die Änderungen mit dem größten Nutzen.