Definierter Begriff
Multi-LLM-Architektur
Routing verschiedener Aufgaben zu verschiedenen Modellen basierend auf Kosten-, Qualitäts-, Latenz- und Capability-Tradeoffs.
Multi-LLM-Architektur verwendet mehr als ein Foundation-Modell im selben Produkt. Eine Klassifizierungsaufgabe kann an ein kleines schnelles Modell gehen, eine Summarization an ein Mid-Tier-Modell und ein Reasoning-Schritt mit hohem Einsatz an ein Frontier-Modell. Der Router kann regelbasiert (nach Aufgabentyp) oder gelernt sein. Multi-LLM erlaubt es Teams, Kosten pro Call zu optimieren ohne Qualität bei den wichtigen Schritten zu opfern.
Verwandte Begriffe
Frontier-Modell
Das höchstkapazitive Modell, das ein Anbieter zur Verfügung stellt, optimiert für Reasoning mit hohem Einsatz.
Agentic AI
KI-Systeme, die planen, mehrstufige Aktionen ausführen und Tools nutzen, um Aufgaben autonom abzuschließen.
Autonomer Agent
Ein KI-Agent, der eine definierte Aufgabe ohne menschlichen Input bei jedem Schritt abschließt.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generierung verankert in abgerufenen Quelldokumenten statt nur in der parametrischen Modell-Memory.
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