Aufgaben festlegen
Firmenwissen abfragen, Dokumente importieren, E-Mail-Entwürfe erstellen, Gespräche transkribieren, Zusammenfassungen und Aufgaben erzeugen, Texte und Code bearbeiten, Support-Tickets verarbeiten.
Firmenwissen abfragen, Dokumente importieren, E-Mail-Entwürfe erstellen, Gespräche transkribieren, Zusammenfassungen und Aufgaben erzeugen, Texte und Code bearbeiten, Support-Tickets verarbeiten.
Personen und Gruppen zuordnen, Nutzungsmengen bestimmen und passende Modelle auswählen.
Komponenten, GPU-Budget, Kontextgrößen, Datenorte, Protokollierung, Aufbewahrung und Sicherung konfigurieren; Konflikte erkennen.
Daten klassifizieren und festlegen, wer welche Daten lesen, verarbeiten, ändern oder löschen darf.
Einstellungsabhängige Installations-, Konfigurations- und Deinstallationsskripte kopieren und manuell ausführen. Die bereitgestellte Anwendung kann anschließend die KI-Aufgaben auf dem eingerichteten Server ausführen.
Fragen beantworten und daraus Dokumententwürfe mit den aktuellen technischen und organisatorischen Angaben erzeugen.
Änderungen wirken über die Bereiche hinweg. Kapazitätswerte bleiben Planungen; tatsächliche Leistung, Betrieb und rechtliche Freigaben müssen anschließend geprüft werden.
Die Aufgabenauswahl konnte nicht geladen werden.
Für wechselnde Modelle und überschaubare Gleichzeitigkeit. Modelle werden nach Bedarf geladen und entladen.
Für dauerhaft geladene Modelle und parallele Anfragen. Jedes Sprachmodell benötigt eine eigene Instanz.
GPU-Planbedarf:
GPU-Planbedarf:
Für deutschsprachiges Unternehmenswissen. Auf deutschen Textpaaren nachtrainiert; lokaler Python-Dienst.
sentence-transformers · 1024 Dimensionen · 512 Token
Für längere mehrsprachige Textabschnitte; hier dichte Vektoren über Sentence Transformers.
sentence-transformers · 1024 Dimensionen · 8192 Token
Für längere mehrsprachige Texte. Hier dichte Vektoren über Ollama; Sparse- und Multi-Vektor-Suche werden nicht eingeplant.
ollama · 1024 Dimensionen · 8192 Token
GPU-Planbedarf:
Bei Abteilungswechsel prüfen: Kontogruppen · Rollen · Nutzung
| Sprachmodell | Vorgänge / Arbeitstag | Parallel gewünscht | Modellplätze |
|---|
Hier stehen die technischen Speicherorte, Dateitypen und Aufbewahrungsregeln. Zugriffe und Einstufung legst Du bei den verlinkten Datenbeständen fest.
Lokale Ordner und Dateien auf dem Server.
Strukturierte Datensätze und Textabschnitte. pgvector speichert die zugehörigen Embeddings in derselben Datenbank.
Hier legst Du fest, welche Daten zusammengehören, wie vertraulich sie sind und ob sie Angaben zu Personen enthalten.
Datenbestand, Ordner oder Dokument hinzufügen
· Bestandspfad:
Die Einstufung beschreibt den Schutzbedarf und wird für die Datenschutzdokumentation verwendet. Sie ändert keine bestehenden Freigaben.
Ohne eigene Einstufung gelten die Angaben des übergeordneten Ordners. Eigene Angaben können den Schutz erhöhen. „Nicht geprüft“ oder „Nicht festgelegt“ sperrt den Zugriff.
| Lesen | Lesen |
|---|---|
| KI-Nutzung | Lesen, Mit KI verarbeiten, Erstellen, Ändern |
| Datenpflege | Lesen, Mit KI verarbeiten, Erstellen, Ändern, Löschen, Exportieren |
| Auditprüfung | Lesen, Exportieren |
| Sicherung | Erstellen, Löschen, Wiederherstellen |
| Serveradministration | Administrieren |
| Quellen mit KI nutzen | Lesen, Mit KI verarbeiten |
| Person | Lesen | Mit KI verarbeiten | Erstellen | Ändern | Löschen | Exportieren | Wiederherstellen | Administrieren |
|---|
Aus den aktuellen Angaben wurden keine Pflichtdokumente abgeleitet.