Risiken, Kontrollen & Nachweise

Belege können an der Quelle korrekt sein und nach Parsing, Normalisierung, Chunking, Retrieval und Kontextzusammenstellung dennoch unzuverlässig werden. Die Evidence Preservation Chain verfolgt, ob Identität, Provenienz, Geltungsbereich und Bedeutung die gesamte KI-Pipeline überstehen.

Nicht alle unterstützten Antworten stehen ihren Belegen gleich nahe. Die Evidenzdistanz ist eine praktische Möglichkeit zu beschreiben, wie viele Transformationen, Zusammenfassungen, Annahmen und Inferenzschritte eine KI-Behauptung von direkt überprüfbaren Belegen trennen.

KI-Governance definiert, wer KI-Systeme über Modelle, Anbieter, Daten, Berechtigungen, Risiken, Evaluierung und den gesamten Lebenszyklus hinweg genehmigen, betreiben, ändern und prüfen darf.

ADR vs. NFR erklärt: Erfahren Sie, wie Systemqualitätsanforderungen Architekturentscheidungen beeinflussen, wie ADRs Abwägungen dokumentieren und warum die Validierung getrennt bleibt.

Generative KI ist mehr als ein Modell. Erfahren Sie, wie Modelle, Retrieval, Tools, Kontext, Runtimes und Anwendungen in Produktions-KI-Systemen zusammenwirken.