Was ist ein KI-Gateway?

Unabhängig davon, ob es sich bei den KI-Diensten um proprietäre Tools handelt, die intern entwickelt wurden, oder um Modelle von Drittanbietern, auf die über die Cloud zugegriffen wird, bieten Gateways eine einheitliche, leichtgewichtige Schicht, die Anwendungen und KI-Modelle miteinander verbindet und Governance- und Sicherheitsrichtlinien für alle KI-Tools im Ökosystem einheitlich durchsetzt.

Während herkömmliche API-Gateways (Programmierschnittstellen) den Datenaustausch zwischen Kunden und Backenddiensten ermöglichen, sind KI-Gateways darauf ausgelegt, die einzigartigen Herausforderungen von KI-Workloads zu bewältigen. Sie erweitern die Funktionen von Standard-API-Gateways um den Zugriff und die Integration mehrerer Modelle, intelligentes KI-Workload-Routing, dynamischen Lastausgleich, Verfolgung des Token-Verbrauchs und Ratenbegrenzung, Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und mehr.

Unternehmens-KI-Workloads können beispielsweise anspruchsvolle KI-Infrastrukturen erfordern, die massive Rechenlasten bewältigen können, insbesondere für Deep Learning und das Training großer Modelle. Bestehende Unternehmenssysteme können nur schwer die hohe Bandbreite und die geringe Latenz bereitstellen, die Unternehmen für die Verwaltung von KI-Modellen im Produktionsmaßstab benötigen.

KI-Gateways helfen Entwicklungsteams, komplexe KI-gestützte Architekturen einfacher zu verwalten. Sie bieten einen einheitlichen Einstiegspunkt für alle Interaktionen mit KI-Modellen, indem sie KI-basierte APIs nutzen, um den Fluss von Daten, Anweisungen und Richtlinien zwischen Anwendungen und KI-Systemen zu orchestrieren. Mit dieser Funktion können Teams kontrollieren, wie verschiedene Modelle und KI-Workflows von einer einzigen Oberfläche aus verwendet und abgerufen werden, anstatt sich auf eine separate Schnittstelle für jedes Modell verlassen zu müssen.

So können KI-Gateways dazu beitragen, den Zugang zu KI-Modell-Ökosystemen zu optimieren. Sie tragen dazu bei, die Reibungsverluste, die mit der Modellintegration einhergehen können, zu verringern und eine zentralisierte Governance-Struktur für die unternehmensweite Einführung von KI zu schaffen.

KI-Gateways fungieren als Brücke zwischen KI-Systemen und Anwendungen für Endbenutzer und zentralisieren die Bereitstellung und die Verwaltung von KI-Modellen.

Stellen Sie sich ein Kundensupport-Tool auf einer E-Commerce-Plattform vor. Das Tool verwendet ein Large Language Model (um auf Benutzeranfragen zu antworten), ein Stimmungsanalysemodell (um die Stimmungen der Benutzer zu bestimmen) und ein Bilderkennungsmodell (um alle Fotoanhänge zu analysieren, die Benutzer während der Interaktion senden). Ein API Gateway würde sich zwischen den Modellen und der Plattform befinden, um die Erledigung von Backend-Aufgaben zu orchestrieren und zu optimieren.

Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Kaufanfrage mit einem Screenshot als Kaufnachweis stellt, leitet die Anwendung die Nachricht und das Foto an den Endpunkt des KI-Gateways weiter. Das Gateway leitet den Textteil an das LLM und den Screenshot an das Bilderkennungsmodell weiter, um eine Antwort zu erhalten. Außerdem wird die Nachricht an das Stimmungsanalysemodell gesendet, um festzustellen, ob der Benutzer frustriert oder verärgert zu sein scheint.

Dabei stellt das KI-Gateway sicher, dass alle Anfragen authentifiziert werden und dass keine sensiblen oder privaten Daten preisgegeben werden. Letztendlich führt das Gateway die Ergebnisse jedes Modells in einem standardisierten Format zusammen, bevor die Ergebnisse an den Client zurückgegeben werden.

KI-Gateways fungieren als Brücken zwischen KI-Systemen und -Anwendungen, zentralisieren die Governance von KI-Modellen und helfen Teams, fragmentierte, inkonsistente Durchsetzung von Verhaltensregeln zu eliminieren. Um diese Funktionen bereitzustellen, müssen KI-Gateways jedoch eine Reihe von Schlüsselfunktionen erfüllen.

Dazu gehören:

KI-Gateways setzen ein einheitliches, kanonisches API-Format voraus, um eine nahtlose Integration zwischen mehreren KI-Modellen und den Anwendungen, die sie nutzen, zu ermöglichen. Im Wesentlichen helfen Gateways dabei, die Integration verschiedener Modelle von unterschiedlichen KI-Anbietern zu vereinfachen. Kanonische Definitionen ermöglichen die Zuordnung von KI-APIs zu mehreren Anbietern, so dass Anwendungen immer mit einer konsistenten API-Oberfläche arbeiten, unabhängig davon, welches KI-Modell oder Tool eingesetzt wird.

KI-Gateways erstellen eine zentrale Kontrollebene, die eingehende Anwendungsanfragen bearbeitet, Protokollkonvertierungen automatisiert und Unterschiede zwischen den APIs der Modellanbieter maskiert, sodass Entwickler die Abfragen nicht manuell neu formatieren müssen. Sie zentralisieren Zugriffskontrollen, Observability- und Compliance-Protokolle, Nutzungsverfolgung und andere Modellverwaltungspraktiken.

Unter Modellmanagement und -orchestrierung versteht man die systematische Überwachung, Koordination und Bereitstellung mehrerer KI-Modelle, die in derselben Umgebung koexistieren. Diese Prozesse, zu denen unter anderem das End-to-End-Lebenszyklusmanagement (einschließlich Aufgaben wie Versionierung, Bereitstellung, Rollback und Updates), die Ressourcenzuweisung, das Fehlermanagement und die Skalierung gehören, tragen dazu bei, dass Modelle als Teil eines einheitlichen KI-Systems nahtlos zusammenarbeiten.

Gateways erleichtern die reibungslose Bereitstellung und den Betrieb von KI-Modellen, sodass Entwickler sich keine Gedanken über manuelle Bereitstellungen oder veraltete Modelle machen müssen. KI-Gateways dienen auch als zentrale Zugriffspunkte, die Datenanforderungen weiterleiten, die Authentifizierung verwalten und Richtlinien über Modelle, Datenquellen und Anwendungen hinweg durchsetzen.

Beispielsweise ermöglichen Gateways eine dynamische Modellauswahl, bei der das Gateway KI-Anfragen automatisch auswählt und an das beste Modell weiterleitet, basierend auf dem Anwendungsfall oder den Systembedingungen.

KI-Gateways verfolgen kontinuierlich die Leistung, Nutzung und den Zustand von KI-Modellen sowie den KI-bezogenen Datenverkehr, den sie verarbeiten, und ermöglichen so einen Überblick in Echtzeit. Gateways überwachen Metriken wie Anfragevolumen, Antwortzeiten, Fehlerraten und Kostensteigerung auf detaillierter Ebene (z. B. pro Benutzer oder pro Anwendung).

Da sie als KI-Traffic-Hubs fungieren, können Gateways die Überwachung über mehrere KI-Modelle und -Services hinweg vereinheitlichen und bieten einen ganzheitlichen Überblick über die Systemleistung an einem zentralen Ort (häufig ein Dashboard). Sie helfen Entwicklern auch dabei, detaillierte Protokolle jeder KI-Anfrage und -Antwort zu führen – einschließlich Prompts, Modell-Ausgaben, Dauer und Anzahl der Tokennutzungen – für eine schnellere Fehlerbehebung, gründlichere Compliance-Audits und strengere Maßnahmen zur Rechenschaftspflicht.

Darüber hinaus können KI-Gateways mit Observability-Tools (wie OpenTelemetry) und Sicherheitsorchestrierungs-, Automatisierungs- und Reaktionsplattformen integriert werden, um Alerts und Workflows zur Erkennung von Vorfällen zu automatisieren, wenn Probleme auftreten.  

Datenintegration umfasst das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus einer Reihe von Datenquellen (wie Datenbanken, Cloud-Plattformen, Anwendungen und anderen Systemen) in zentralisierte Data Warehouses oder Lakes, um Formate zu standardisieren und Silos zu beseitigen.

Mit KI-Gateways können Entwickler Datenquellen verbinden und sie in einheitlichen Pipelines zusammenführen, um prädiktive Analysen und Business Intelligence zu ermöglichen. Gateways ermöglichen es, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten vorzubereiten und in KI-Modelle einzuspeisen, eingehende Anfragen vorzuverarbeiten und Datenformate für ein genaueres Modelltraining und die Generierung von Inferenzen zu normalisieren.

Sie können auch ML-Funktionen verwenden, um den Datenfluss zu optimieren, Anomalien zu erkennen und die Pipeline an sich ändernde Datenmuster anzupassen.

KI-Tools können erhebliche Sicherheits- und Compliance-Risiken mit sich bringen. KI-Gateways helfen, diesen Risiken entgegenzuwirken, indem sie zentralisierte Zugriffskontrollen und automatisierte Sicherheitsrichtlinien für den gesamten Datenverkehr zwischen Benutzern, Anwendungen und KI-Modellen bieten.

Mithilfe von Tools wie API-Schlüsseln regeln KI-Gateways genau, wer auf welche Daten oder welches KI-Modell zugreifen kann, indem sie den Zugriff auf der Grundlage von Benutzerprofilen und Netzwerkaktivitäten einschränken. Der gesamte KI-bezogene Verkehr muss das Gateway passieren.

Sie setzen starke Verschlüsselungsprotokolle für Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand durch und minimieren so das Risiko von unbefugtem Zugriff und Missbrauch. KI-Gateways überwachen außerdem die Netzwerkaktivitäten in Echtzeit und nutzen Funktionen wie Deep Packet Inspection und Anomalieerkennung, um bösartige Aktivitäten zu identifizieren und zu blockieren.

KI-Gateways umfassen auch mehrere Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, die Einhaltung regulatorischer Standards zu gewährleisten. Gateways können personenbezogene Daten (PII) und vertrauliche Daten löschen, bevor sie Modelle erreichen oder das Unternehmen verlassen. Und mit regelbasierter Filterung und Inhaltsauswertung tragen Gateways dazu bei, dass nur geeignete Daten von KI-Modellen verarbeitet werden.

Inferenz in KI und ML ist die Fähigkeit trainierter KI-Modelle, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen aus Informationen zu ziehen, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Serving ist der Prozess, bei dem trainierte KI-Modelle bereitgestellt und (unter Verwendung von KI-APIs und anderen Schnittstellen) verfügbar gemacht werden, damit sie Inferenzanfragen in einer Produktionsumgebung verarbeiten können.

KI-Gateways verwenden modellbewusstes Routing, um Inferenzanfragen an die entsprechende Modellinstanz weiterzuleiten. Diese Funktion ermöglicht sowohl Echtzeit- als auch Batch-Inferenz und hilft Modellen, Aufgaben auf der Grundlage ihrer Kritikalität zu priorisieren.

Um eine skalierbare Bereitstellung zu ermöglichen, bieten Gateways einen anpassbaren Lastenausgleich, der auf KI-Workloads zugeschnitten ist, was besonders für latenzempfindliche Anwendungen oder Anwendungen mit hohem Durchsatz nützlich sein kann. Sie kümmern sich auch um die schrittweise Einführung neuer Modellversionen und ordnen fein abgestimmte Modelle den zugrunde liegenden Diensten zu, um Updates und Rollbacks zu vereinfachen.

Diese Funktionen helfen Entwicklern, zuverlässige KI-Ergebnisse mit geringer Latenz für eine Vielzahl von App-Funktionen bereitzustellen, von Chatbots bis hin zur Entscheidungsunterstützung.

API Gateways und KI Gateways sind beides Middleware-Schichten, die den Datenverkehr zwischen Clients und Backend-Diensten verwalten. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrem Zweck, ihren Funktionen und der Art der Workloads, die sie verarbeiten.

Herkömmliche API-Gateways sind Management-Tools, die als zentrale Anlaufstelle für die Verwaltung und Sicherung des traditionellen API-Datenverkehrs dienen. Sie ermöglichen wichtige übergreifende Funktionen wie Datenverkehrsmanagement, Protokollierung, Sicherheitsdurchsetzung und Versionierung, wodurch APIs einfacher zu verwalten und zu skalieren sind.

API-Gateways leiten Datenanfragen weiter und übernehmen alle Authentifizierungs-, Autorisierungs-, Ratenbegrenzungs-, Caching-, Lastausgleichs-, Prompt-Management- und grundlegenden Sicherheitsprozesse für Standard-Web- oder Microservice-APIs. Sie abstrahieren außerdem die Verantwortlichkeiten für die Integration, sodass Entwickler APIs und Microservices bereitstellen können, ohne die zugrunde liegende Netzwerk- oder Sicherheitsinfrastruktur verwalten zu müssen.

KI-Gateways sind im Wesentlichen spezialisierte API-Gateways für KI-Modelle und -Services. Sie verwalten KI-Anfrageflüsse und orchestrieren KI-Serviceinteraktionen (z. B. Wiederholungsversuche von Anfragen und Modell-Fallbacks). Sie bieten eine Kontrollebene, die speziell für KI-Workloads und Interaktionen mit LLMs, generativer KI, KI-Agenten und anderen KI-Systemen entwickelt wurde.

Neben grundlegenden Routing- und Sicherheitsfunktionen bieten KI-Gateways erweiterte Funktionen – wie semantische Prüfung von Prompts und Antworten, Abwicklung multimodalen Datenverkehrs (Text, Sprache, Bilder), dynamische Richtlinienanpassungen und Kostenmanagementdienste sowie Datenmaskierung (zur Einhaltung des Datenschutzes).

Viele moderne Computerumgebungen verwenden sowohl API- als auch KI-Gateways. Im Gegensatz zu API-Gateways sind KI-Gateways jedoch speziell auf die besonderen Anforderungen von KI-gesteuerten Anwendungen, Workflows und Umgebungen in Bezug auf Datenmanagement, Sicherheit, Observability und Kostenkontrolle zugeschnitten.

Bereitstellungsmodelle beziehen sich auf die verschiedenen Möglichkeiten, wie KI-Gateways KI-Modelle und -Dienste über verschiedene Infrastruktur-Setups hinweg verwalten. Sie beeinflussen, wo KI-Gateways ausgeführt werden und wie sie mit der Verkehrsführung, Sicherheit, Skalierung und Governance für KI-Workloads umgehen.

Beispiele für Bereitstellungsmodelle:

Das Vertrauen auf KI-Tools und -Dienste birgt erhebliche Risiken.

KI-Tools sind stark auf APIs angewiesen, um auf Daten aus externen Quellen zuzugreifen, Workflows bereitzustellen und mit Anwendungen und Diensten zu interagieren. Und jede API-Integration stellt einen potenziellen Einstiegspunkt für Angreifer dar. Da sie nicht immer vorhersehbaren API-Nutzungsmustern folgen, können KI-basierte Funktionen unbeabsichtigt proprietäre oder sensible Daten offenlegen und die Angriffsfläche erheblich vergrößern.

Ein einzelnes kompromittiertes oder falsch konfiguriertes API-Endgerät kann Zugriff auf mehrere Backend-Systeme und sensible Datensätze gewähren, sodass sich Cyberkriminelle innerhalb der Architektur lateral bewegen und ihre Berechtigungen erweitern können. 

Darüber hinaus laufen die meisten KI-Tools auf LLMs (z. B. die GPT-Modelle von OpenAI oder die Claude-Modelle von Anthropic), sodass sie Schwachstellen vom LLM-Anbieter erben können. Wenn ein Angreifer bösartige Anweisungen in Prompts oder vertrauenswürdigen Datenquellen (wie Konfigurationsdateien, Dokumentation oder Support-Tickets) einbettet, kann das Tool bei der Verarbeitung des Prompts unwissentlich schädliche Aktionen ausführen.

So helfen KI-Gateways Entwicklungsteams, diese Risiken und Herausforderungen zu bewältigen:

• Vereinfachtes KI-Traffic-Management. Die zentralisierte Verwaltung des KI-Datenverkehrs reduziert die Komplexität der Handhabung einzelner KI-Modellverbindungen und vereinfacht das Datenrouting, die Durchsetzung von Richtlinien und die Nutzungsüberwachung.

• Verbesserte Effizienz und Skalierbarkeit. Durch die Automatisierung von Ressourcen-, Lastausgleichs- und Leistungsoptimierungsprozessen können KI-Gateways Ausfallzeiten minimieren und die Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen beschleunigen.

• Erhöhte Sicherheit. KI-Gateways implementieren robuste Sicherheitsfunktionen wie die Verwaltung von Zugangsdaten und rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), um Daten zu schützen, die Transparenz zu erhöhen und eine verantwortungsvolle KI zu gewährleisten. Sie bieten einen zusammenhängenden Überwachungs-, Prüf-, Anomalieerkennungs- und Rückverfolgbarkeitsapparat, mit dem die Nutzung der KI-Modelle bis zur Außerbetriebnahme des Modells verfolgt werden kann.

• Schnellere Innovation. KI-Gateways nutzen ML, um von neuen Aufgaben und Richtlinien zu lernen und sich so an neue Umgebungen anpassen und mit der Zeit weiterentwickeln zu können. Sie bieten außerdem einen einheitlichen Zugriff auf verschiedene KI-Services. Dieser Zugriff hilft Entwicklern, schneller Innovationen zu entwickeln und neue KI-Apps bereitzustellen.

• DevOps-Integration. KI-Gateways lassen sich oft in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines integrieren und liefern detaillierte Telemetriedaten, die DevOps-Teams bei der Automatisierung von Software-Rollbacks und Sanierungs-Workflows unterstützen. Gateways verteilen den Datenverkehr außerdem automatisch auf KI-Modelle, sodass die Modelle dynamische Workloads bewältigen können, ohne dass es zu Skalierungsverzögerungen kommt.

KI-Gateways sind selbst eine neuere Technologie und Entwickler finden neue Wege, ihre Effektivität zu maximieren.

Um beispielsweise latenzsensitive und datenlokalisierte Workloads zu unterstützen (wie sie für autonome Fahrzeuge und Gesundheitsgeräte verwendet werden), entscheiden sich Entwickler zunehmend dafür, KI-Gateways am Edge des Netzwerks bereitzustellen. Edge-Bereitstellungen basieren auf Edge-optimierten und schlanken KI-Tools, die eine lokale Generierung von Inferenzen ermöglichen und Teams dabei unterstützen, Cloud-Services auf Edge-Server zu verlagern und gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit des Systems aufrechtzuerhalten.

Semantisches Caching verbessert KI-Gateways, indem es die Latenzzeit reduziert, die Kosten senkt und die Kapazität in LLM-gestützten Anwendungen skaliert. Im Gegensatz zum herkömmlichen Caching, bei dem nur exakte vorherige Antworten wiederverwendet werden, verwenden semantische Caching-Tools eingebettete Vektoren, um die Bedeutung hinter Abfragen zu verstehen. Eingebettete Vektoren helfen KI-Gateways, Antworten auf semantisch ähnliche Fragen zu erkennen und wiederzuverwenden (auch wenn sie unterschiedlich formuliert sind), und helfen ihnen, redundante Aufrufe von LLM-APIs zu vermeiden und schneller Antworten zu liefern.

Model Failover hilft Teams dabei, den Nutzen von KI-Gateways zu maximieren. Model-Failover-Konfigurationen schaffen Redundanz, sodass das Gateway auch dann weiterhin KI-Anfragen effektiv weiterleiten kann, wenn ein Modell ausgefallen ist oder langsam läuft.

Wenn das primäre KI-Modell nicht verfügbar ist oder Fehler zurückgibt, kann das KI-Gateway Failover-Mechanismen verwenden, um den Datenverkehr automatisch auf ein Backup- oder sekundäres Modell umzuleiten. Dieser Prozess trägt dazu bei, dass ein Problem mit einem Modell die Erfahrung des Endbenutzers nicht beeinträchtigt.  

Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) bieten KI-Gateways eine Orchestrierungsebene, die dabei hilft, LLMs mit aktuellen, externen Informationsquellen zu verbinden. Anstatt sich ausschließlich auf die festen Trainingsdaten des LLM zu verlassen, kann das Modell mit RAG zunächst relevanten Kontext aus externen Wissensdatenbanken, Dokumenten und Datenbanken abrufen und dann den LLM-Prompt mit diesen Daten ergänzen, bevor es eine Antwort generiert. So helfen RAG-fähige KI-Gateways Modellen, die Lücke zwischen statischen Trainingsdaten und dynamischem Wissen zu schließen und genauere und relevantere Antworten zu generieren.

Darüber hinaus können KI-Gateways dazu beitragen, die Risiken zu mindern, die mit der Bereitstellung von agentischen KI-Tools verbunden sind.

KI-Agenten nutzen LLMs, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ML, um ihre Workflows autonom zu gestalten, Aufgaben auszuführen und Prozesse im Namen von Benutzern und anderen Systemen auszuführen. Sie ermöglichen Human-in-the-Loop-Entwicklungsverfahren, bei denen Agenten mit DevOps-Ingenieuren und -Teams zusammenarbeiten, um Menschen zu helfen, Ziele schneller zu erreichen. Allerdings kann agentische KI auch zu „Schatten-KI“ beitragen, indem sie durch nicht genehmigte und potenziell schädliche Handlungen des Agenten die Angriffsfläche für Cyberkriminelle erheblich vergrößert.

KI-Gateways können Sicherheitsprotokolle, Datenschutzbeschränkungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in komplexen, verteilten Bereitstellungen durchsetzen und sie helfen bei der Kontrolle des API-Zugriffs, der Authentifizierung und der Autorisierungsprozesse für KI-Agenten. Da KI-Gateways die agentische KI besser beobachtbar machen, helfen sie Unternehmen auch dabei, die Probleme der Schatten-KI und die unkontrollierbaren Kosten einzudämmen, die durch die Bereitstellung von agentischer KI entstehen können.