Architektur
Systemgrenzen, Datenfluss, Tenancy, Integrationen und Fehlerpfade.
Skalieren Sie Ihre LLM-Anwendung mit Evidenz. Mehr Traffic darf nicht weniger Verständnis des Produktverhaltens bedeuten.
Was Sie bekommen: die Änderungen, die Ihre LLM-Anwendung braucht, um mehr Nutzer zu planbaren Kosten zu bedienen – KI-Tests, bessere Suchergebnisse, kluge Modellwahl, Kontrolle über Tempo und Kosten, Nachverfolgung jeder Anfrage, Ersatzmodelle und sicherere Releases.
- Funktionierendes bewahren
- Kritische Lücken schließen
- Sichtbar machen, was die KI tut
- Ein eigenes System übergeben
Verhalten skalieren, nicht nur Infrastruktur
Qualität, Kosten, Latenz, Retrieval, Modelle und Betrieb müssen sich gemeinsam weiterentwickeln.
KI-Qualität
KI-Tests, Testfälle, Review-Kriterien, automatische Release-Prüfungen und Fallback-Verhalten.
Monitoring
Anfrageverfolgung, Modell- und Tool-Nutzung, Suche, Geschwindigkeit, 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
02
Engpässe neu gestalten
Wir kombinieren Caching, Batching, Queues, Routing, Fallbacks und Datengrenzen passend zur tatsächlichen Last.
03
03
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
Qualitätsprüfungen und Daten aus dem Live-Betrieb 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
Kostenaufschlüsselung für Modellnutzung und Infrastruktur, Qualitätsprüfungen, Anfrageverfolgung 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.