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🔗 Drittanbieter-KI-Anbindung

Dieser Mitarbeitertyp repräsentiert eine der mächtigsten Erweiterungen der Plattform. Er ermöglicht den direkten Zugriff auf knapp 400 aktuelle KI-Modelle renommierter Drittanbieter (z. B. Google, Anthropic, Black Forest Labs etc.). UVND agiert dabei als schützender Proxy zwischen der Plattform und dem externen Anbieter.

Dieses Modul kommt zum Einsatz, wenn extrem spezifische Aufgabenstellungen den Einsatz dedizierter, spezialisierter Modelle erfordern.

Modellauswahl und Filterung

Wird der Typ "Drittanbieter KI-Anbindung" ausgewählt, erscheint ein dediziertes Dropdown-Menü zur Modellauswahl.

Dropdown zur Modellauswahl

Um die Navigation in der umfangreichen Bibliothek zu erleichtern, stehen unterhalb des Dropdowns zwei visuelle Filter zur Verfügung:

  • 👁️ Augen-Symbol (Vision): Filtert die Liste nach Modellen, die über visuelle Fähigkeiten verfügen (Bilder analysieren und Daten extrahieren).
  • 🖼️ Bild-Symbol (Image Generation): Filtert nach Modellen, die Bilder aus Text generieren können.

Ist keiner dieser Filter aktiv, zeigt die Auswahlliste primär textbasierte Architekturen (LLMs). In der geöffneten Liste lassen sich die Modelle zudem bequem über ein Suchfeld eingrenzen.

Geöffnete Modell-Liste mit Suchfunktion

Die Modellauswahl zeigt pro Eintrag den Rechenleistungsfaktor (Kostenindikator) sowie vorhandene Fähigkeiten an.

Konfiguration und Parameter

Nachdem ein Modell ausgewählt wurde, wird dieses mitsamt seinen technischen Spezifikationen prominent in der Konfigurationsmaske dargestellt.

Gewähltes Modell und Datenschutz-Checkboxen

Angezeigt werden:

  1. Rechenleistungsfaktor (z. B. $ 1.20x): Gibt an, wie ressourcenintensiv (und damit kostenintensiv) das Modell im Vergleich zum UVND-Standardmodell ist.
  2. Kontextgröße (z. B. 65.536k): Definiert die maximale Menge an Text und Daten, die das Modell in einer einzigen Anfrage verarbeiten kann.
  3. Fähigkeiten-Tags: Visualisieren die Eigenschaften des Modells (z. B. Vision, Img Gen).

Datenschutz-Einstellungen zwingend erforderlich

Da die Datenverarbeitung bei diesem Mitarbeitertyp auf den Servern des jeweiligen Drittanbieters stattfindet, muss die Checkbox "Unsicheren Modus zulassen (weniger Datenschutz, maximale Leistung)" zwingend aktiviert werden.

Es wird dringend empfohlen, in diesem Zuge auch die Option "Personenbezogene Daten automatisch pseudonymisieren" auszuwählen. Dadurch werden sensible Klardaten lokal durch neutrale Platzhalter ersetzt, bevor die Anfrage an den Drittanbieter geleitet wird. Weitere Informationen zu dieser Mechanik finden sich im KapitelAutomatische Pseudonymisierung.


Praxisbeispiel: Visuelle Verarbeitung & Konzeptintegration

Die Stärke vieler Drittanbieter-Modelle liegt in der intelligenten Kombination verschiedener Disziplinen (z.B. Vision + Image Generation). Werden beispielsweise ein Trägerobjekt und ein Design-Konzept übergeben, kann ein spezialisiertes Modell diese kontextuell kombinieren und eine integrierte Visualisierung generieren.

Leerer LKW
Eingabe 1: Trägerobjekt
+
Lucy Karte
Eingabe 2: Design-Konzept
=
Bedruckter LKW
Ergebnis: Integrierte Visualisierung

Fortgeschrittene Funktion: A/B-Testing von Modellen

Die Architektur der Plattform ermöglicht es, Modelle im laufenden Betrieb ("On-the-fly") zu wechseln. Dies eröffnet die Möglichkeit, die Qualität und Leistung unterschiedlicher KI-Modelle durch A/B-Testing direkt miteinander zu vergleichen.

So wird ein Modell-Vergleich durchgeführt:

  1. Ein regulärer Chat wird mit dem konfigurierten Assistenten (Modell A) geführt.
  2. Über das Kontextmenü (oder einen Doppelklick auf den Mitarbeiter) werden die Einstellungen des Mitarbeiters geöffnet.
  3. Das Drittanbieter-Modell wird im Dropdown auf Modell B gewechselt und die Einstellung gespeichert.
  4. Im Chatfenster wird nun an der letzten Nutzereingabe auf das Plus-Symbol (➕ Nochmal senden) geklickt.
  5. Der Prompt wird daraufhin an das neue Modell gesendet.

Das Resultat sind zwei direkt aufeinanderfolgende Antworten von unterschiedlichen Modellen zum identischen Prompt, die nun inhaltlich und qualitativ optimal miteinander verglichen werden können.