Enterprise AI Hub

Der Bereich Enterprise AI Hub richtet sich an Instanz-Admins und umfasst die systemweite Verwaltung, die über einzelne Mandanten hinausgeht. Hier werden KI-Modelle gepflegt (Modellwartung) und Mandanten auf Plattform-Ebene angelegt und verwaltet.

Dieser Bereich ist nur in Enterprise-Installationen sichtbar. In der gehosteten SaaS-Variante übernimmt diese Aufgaben der Betreiber, für Mandanten-Admins ist er nicht sichtbar.

KI-Modelle

Im Bereich KI-Modelle werden die verfügbaren KI-Modelle für die gesamte Plattform konfiguriert. Modelle werden in drei Kategorien unterteilt:

• Chat-Modelle: Für die Konversation und Antwortgenerierung in Agents.
• Embedding-Modelle: Für die Umwandlung von Texten in Vektoren (verwendet bei der Wissensverarbeitung).
• Speech-to-Text-Modelle: Für die Transkription von Spracheingaben.

Modell erstellen

Beim Erstellen eines Modells werden folgende Felder konfiguriert:

Basisinformationen

• Modelltyp: Chat, Embedding oder Speech-to-Text.
• Anzeigename: Der Name, der in der Benutzeroberfläche angezeigt wird (z. B. „GPT-4o", „text-embedding-3-large").
• Ist Aktiv: Inaktive Modelle stehen nicht für neue Aufgaben oder Zuweisungen zur Verfügung.

Typspezifische Felder

Embedding-Modelle:

• Modellabmessungen: Die Größe der erzeugten Vektoren (z. B. 1536). Werte über 2.000 können die Datenbankperformance beeinträchtigen.
• Dynamische Abmessungen: Ob das Modell verschiedene Vektordimensionen unterstützt.

Speech-to-Text-Modelle:

• Antwortformat: json (Standard), text oder verbose_json (segmentbasierte Filterung, nur Whisper).

Modellkonfiguration

• Modellname: Eindeutiger, kleingeschriebener Bezeichner für interne und API-Referenzen.
• Schema: Das Kommunikationsmuster mit der API — Azure oder OpenAI.
• Instanz: Der Instanzname oder die Endpoint-URL des Modells.
• API-Version: Die API-Version, die für Anfragen verwendet wird.
• API-Schlüssel: Der Authentifizierungsschlüssel. Wird sicher gespeichert und nach dem Speichern nicht mehr angezeigt.

tipp

Im Bearbeitungsmodus kann die Verbindung über die Schaltfläche Verbindung testen überprüft werden.

Eigene Modelle (BYOM)

Die Integration kundeneigener oder lokal betriebener Modelle (Bring Your Own Model) ist in Planung. Lokale Modelle sollen künftig in der UI als eigene Kategorie neben Cloud-Modellen erscheinen und pro Mandant isoliert verwaltet werden können.

Standard-Modelle

Für jede Komplexitätsstufe muss genau ein Standard-Modell zugewiesen werden:

Komplexitätsstufe	Verwendung
Einfach	Für einfache, unkomplizierte Aufgaben
Komplex	Für anspruchsvolle, komplexe Aufgaben

Nur aktive Modelle können als Standard zugewiesen werden. Beim Deaktivieren oder Löschen eines Standard-Modells muss zuerst eine Alternative gewählt werden.

Mandanten

Im Bereich Mandanten können auf Plattform-Ebene neue Mandanten (Organisationen) erstellt und verwaltet werden.

• Name: Der Name des Mandanten.

Die detaillierte Konfiguration eines Mandanten (Branding, Nutzungsbedingungen, Workspaces, Benutzer) erfolgt über die Mandanten-Verwaltung.

Die Übersicht zeigt zusätzlich den Status und das Erstellungsdatum jedes Mandanten an und lässt sich über die Suche und den Filter einschränken — beim Status stehen die Werte Aktiv, Wird angelegt, Wird gelöscht und Archiviert zur Auswahl.

Mandant archivieren

Ein Mandant kann über das Kontextmenü in der Mandanten-Übersicht archiviert werden, ohne ihn löschen zu müssen. Ein archivierter Mandant:

• ist in der Mandanten-Auswahl (rechts oben) nicht mehr sichtbar,
• ist für seine Benutzer nicht mehr zugänglich — auch der Zugriff über API-Schlüssel (z. B. eingebettete Chats) ist deaktiviert,
• bleibt mit allen Daten erhalten (z. B. für die Verrechnung) und wird weiterhin in der Mandanten-Übersicht mit dem Status Archiviert angezeigt,
• verbraucht keine Tokens und keine Rechenzeit mehr: Hintergrund-Prozesse wie Wissens-Synchronisierungen und Automatisierungen werden gestoppt.

Über das Kontextmenü kann ein archivierter Mandant jederzeit reaktiviert werden. Die Benutzer erhalten dann wieder Zugriff, die Hintergrund-Prozesse laufen ab der nächsten planmäßigen Ausführung wieder an.

In einen archivierten Mandanten wechseln

Damit die Verrechnung auch nach dem Archivieren möglich bleibt, kann ein Instance Administrator über Zu Mandant wechseln im Kontextmenü der Mandanten-Übersicht weiterhin in einen archivierten Mandanten einsteigen. Dort stehen nur noch die Analyse, die Mandanten-Verwaltung (Einstellungen, Workspaces, Benutzer, Nutzungsbedingungen) und die Mandanten-Übersicht zur Verfügung. Alle Bereiche, in denen Tokens verbraucht werden – Chats, Playground, Agenten, Wissen und Automatisierung – bleiben gesperrt.

Der archivierte Mandant wird dabei in der Mandanten-Auswahl und in der Bereichsanzeige mit dem Zusatz (archiviert) gekennzeichnet. Er wird nicht als zuletzt gewählter Mandant gespeichert: beim nächsten Start landet man wieder in einem aktiven Mandanten.

Cron Jobs

Unter Instanz-Verwaltung → Cron Jobs listet eine vom Framework bereitgestellte Seite die zeitgesteuerten Hintergrundjobs der Instanz auf. Sie ist für den Betrieb der Plattform gedacht — etwa um zu prüfen, ob eine planmäßige Verarbeitung tatsächlich stattgefunden hat.

Die Übersicht zeigt pro Job Name, Zeitplan, Status (Aktiv oder Pausiert) und Letzter Job Run (bzw. Niemals, wenn der Job noch nie gelaufen ist).

Pro Job stehen zwei Aktionen zur Verfügung:

• Job-Ausführungen anzeigen: Öffnet die Liste der bisherigen Ausführungen mit Status und Laufzeit. Über Logs anzeigen ist die Ausgabe einer einzelnen Ausführung einsehbar — sofern die Instanz Logs vorhält.
• Job jetzt starten: Löst den Job außerhalb des Zeitplans aus. Die Aktion wird über einen Dialog bestätigt.

info

Die Synchronisation von Verknüpftem Wissen wird nicht hier gesteuert, sondern pro Wissensquelle über deren Synchronisationsfrequenz.