KI & LLM Integration auf NexoraHost – ChatGPT, Langchain, Open-Source Modelle

Nein, GPT-4 läuft nur über OpenAI API (Cloud). Alternative: auf eigenem Server laufen lassen mit Ollama + open-source Modellen (LLaMA 2/3, Mistral, Llama 2-70B). Bei 16GB RAM: LLaMA 7B lädt schnell. Bei 32GB+: Mistral 7B oder Llama 2-13B empfohlen.

Ollama: einfacher zu bedienen, lokale Models, sofort einsatzbereit. Hugging Face: mehr Modelle, größere Auswahl, aber komplexere Setup. Empfehlung: Ollama für schnellen Start, Hugging Face für Customization. Beide laufen auf Docker auf NexoraHost.

LLaMA 3 8B: best für Dialog, Code-Generation, kleiner speicher. Mistral 7B: schneller, weniger RAM. LLaMA 2 70B: hochwertig, braucht 32GB+. Bei Frage: Starten Sie mit Mistral 7B (8GB RAM reicht), upgraden Sie später.

Langchain-Python: `pip install langchain ollama`. Dann Chatbot mit lokalem Ollama-Model: `from langchain.llms import Ollama; llm = Ollama(model='mistral')`. Integration in Flask/Django einfach. RAG (Retrieval Augmented Generation) mit Vector-DB (Weaviate, Pinecone) für Custom-Knowledge.

OpenAI API: $0.03-0.15 pro 1K Token (teuer bei viel Nutzung). Lokale Inferenz: 1x Investition in VPS/GPU ($200-500/Monat) + Strom. Ab 10M Token/Monat: lokale Inferenz günstiger. Für Prototyp: OpenAI API. Für Produktion: lokale Inferenz sparen.

Nein, CPU funktioniert auch (langsamer). Mit GPU (RTX 4090): 10x schneller. Empfehlung: bei NexoraHost GPU-Server buchen oder Standard-VPS mit CPU-Optimierung nutzen. Für nicht-Echtzeit (Batch-Processing): CPU ausreichend.

RAG = Retrieval Augmented Generation. Setup: 1. Daten in Vector-DB laden (Weaviate, Chroma), 2. Langchain + LLM konfigurieren, 3. User-Frage → Ähnliche Dokumente suchen → LLM antwortet mit Kontext. Beispiel: Firmen-Handbuch + ChatBot auf dem Server.

Prompting: gute Frage-Formulierung (System-Prompt, Few-Shot-Examples). Fine-Tuning: Modell mit Custom-Daten trainieren (braucht GPU). Für meisten Use-Cases: Prompting reicht. Fine-Tuning nur wenn Standard-Prompt nicht hilft.

Ja! Lokale KI auf eigenem Server = DSGVO-konform (keine externen APIs). Daten verlassen Server nicht. Wichtig: Backups verschlüsseln, Zugriffskontrolle, Audit-Logs. Besser als OpenAI-Cloud für sensitive Daten.

LLaMA 3, Mistral: gut auf Deutsch trainiert. Deutsche Open-Source: Gertrude, dbmdz/German-Bert. Qualität: Deutsch etwas schlechter als Englisch (weil meisten Daten English). Trick: deutsche Prompts verbessern Output.