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KI-Modelle für die KI-Einstufung |
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Mithilfe dieser Seite können Sie die Liste der KI-Modelle verwalten, mit deren Hilfe Sie die ausgewählten Nachrichten analysieren. Sie können KI-Modelle hinzufügen, bearbeiten und entfernen sowie deren Konfigurationsdaten einsehen, insbesondere Namen, Endpunkt-URI, KI-Profil, Zeitüberschreitung (Timeout) und API-Schlüssel. Sie können hierbei KI-Modelle in der Cloud oder Ihre eigenen, lokal gehosteten KI-Modelle verwenden.
KI-Modelle in der Cloud
Bei der Auswahl von KI-Modellen in der Cloud sind einige Gesichtspunkte zu beachten.
Kostenaspekte und Erprobung
Die Frage der anfallenden Kosten bei der Nutzung von KI-Modellen in der Cloud kann zu berechtigten Bedenken Anlass geben. Sie sollten daher verschiedene KI-Modelle erproben, um festzustellen, welches KI-Modell sich für Ihren Anwendungszweck am besten eignet. Sie werden unter Umständen feststellen, dass sich die Kosten bei Nutzung der weiter unten empfohlenen KI-Modelle durchaus in einem vertretbaren Rahmen halten. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie KI-Regeln konfigurieren und damit den Kreis der Nachrichten einschränken, die zum Zweck der Einstufung übermittelt werden. Sie könnten beispielsweise die KI-Einstufung auf solche Nachrichten beschränken, die an bestimmte Benutzer gerichtet sind, die Sie für besonders anfällig für Phishing-Versuche halten.
OpenAI-API - OpenAI stellt unter Umständen für neue Benutzerkonten eine gewisse Anzahl Token unentgeltlich zur Verfügung. Für umfangreichere Erprobung, oder, falls Sie mit den Regelungen des Anbieters über die Datennutzung einverstanden sind (diese könnten vorsehen, dass der Anbieter Ihre Daten als Trainingsdaten nutzen darf), stehen Ihnen möglicherweise Optionen mit geringeren Kosten oder zur unentgeltlichen Erprobung zur Verfügung. Prüfen Sie immer die jeweils aktuellen Nutzungsbedingungen für jeden KI-Anbieter.
Google Cloud AI — Bei Nutzung eines kostenlosen Benutzerkontos für Google Cloud ermöglicht Google oft eine beschränkte Anzahl unentgeltlicher Anforderungen zur Verfügung. Diese gehören zum unentgeltlichen Tier. Dieser Tier kann zu Beginn der Erprobung nützlich sein. Er kann Ihnen auch helfen, sich mit dem System vertraut zu machen.
Empfohlene KI-Modelle in der Cloud
Für das beste Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz sollten Sie die folgenden KI-Modelle in Erwägung ziehen:
1.OpenAI:
•gpt-4.1-mini — Bietet bei allgemeinen Aufgaben oft ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten.
•gpt-4.1 — Eine leistungsfähigere Option, die sich möglicherweise besser für komplexe Analysen eignet, aber höhere Kosten verursachen kann.
2.Google Gemini:
•gemini-2.0-flash — Auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt.
Lokale KI-Modelle
Lokale KI-Modelle, die das OpenAI-API unterstützen, sind ebenfalls eine Möglichkeit, falls die Übermittlung von Daten an einen Drittanbieter nicht angängig ist. Zu den Plattformen, die eine solche Nutzung ermöglichen, gehören:
Ollama (kompatibel mit OpenAI)
Bei der Nutzung lokaler KI-Modelle wird die Leistung zu Bedenken Anlass geben. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie nicht über dedizierte Grafik-Hardware (GPU) oder Hardwarebeschleuniger verfügen. Die lokalen KI-Modelle sind außerdem üblicherweise weniger leistungsfähig als die führenden KI-Modelle in der Cloud. Dies gilt insbesondere für nuancierte Analyseaufgaben, wie die treffsichere Erkennung, ob eine Nachricht Phishing oder nur eine Werbenachricht ist. Diese KI-Modelle können aber in anderen Anwendungsfällen sehr effizient sein. Hierzu gehört die Kennzeichnung von Nachrichten auf der Grundlage spezifischer Inhaltsmuster, die Sie definieren.
Hinzufügen und Bearbeiten von KI-Modellen
Um ein neues KI-Modell in die Liste der KI-Modelle aufzunehmen, klicken Sie in der Symbolleiste der Seite KI-Modelle auf Neu. Um den Eintrag für ein bestehendes KI-Modell zu bearbeiten, wählen Sie den Eintrag aus, und klicken Sie danach auf Bearbeiten.
Eigenschaften
Profil:
Sie können hier ein vordefiniertes Profil für ein KI-Modell auswählen. Falls Sie ein anderes KI-Modell mit benutzerdefinierten Einstellungen verwenden wollen, wählen Sie den Eintrag Benutzerdefiniert aus.
Anzeigename:
Tragen Sie hier den Namen ein, der für den Eintrag des KI-Modells angezeigt werden soll. Dieser Name dient Ihnen nur zu Referenzzwecken. Bei Auswahl eines vordefinierten Profils wird ein allgemeiner Anzeigename vorgeschlagen, den Sie wahlweise ändern können.
Endpunkt-URL:
Dies ist die spezifische Web-Adresse, unter der das API des KI-Modells erreichbar ist. An diesen URL werden Anforderungen gesendet, und von ihm werden Antworten empfangen. In den meisten Fällen wird dieser URL automatisch eingetragen, nachdem Sie das Profil weiter oben ausgewählt haben.
API-Schlüssel:
In dieses Textfeld tragen Sie den API-Schlüssel ein, den Sie von Ihrem KI-Anbieter erhalten haben.
Name des KI-Modells:
Tragen Sie hier den Namen des KI-Modells ein. Sie können auch auf die Schaltfläche Liste abrufen klicken. Es wird dann eine Dropdown-Liste der verfügbaren KI-Modelle erstellt.
Liste abrufen
Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um eine Dropdown-Liste der verfügbaren KI-Modelle erstellen zu lassen. Beachte: Sie können die Funktion Liste abrufen nur dann nutzen, wenn Sie zuvor einen Endpunkt-URL und einen API-Schlüssel eingetragen haben.
Timeout (in Sekunden):
Geben Sie hier die Zeit in Sekunden an, für die der Server auf eine Antwort des KI-Modells wartet, bevor der Vorgang abgebrochen wird.
Standard-Temperatur:
Die voreingestellte Temperatur für die KI-Einstufung ist 1.0. Der Parameter Temperatur bestimmt die Zufälligkeit der durch das KI-Modell erstellten Antworten. Seine Werte reichen von 0 bis 2. Eine Temperatur von 0.1 wäre beispielsweise sehr einengend und deterministisch. Hieraus könnten sich aufgrund der rigiden Festlegung unzutreffende Einstufungen ergeben. Der Wert 2.0 würde, im Gegenteil dazu, zu sehr zufälligen Antworten führen und könnte unverständliche, unzutreffende oder sogar unsinnige Ergebnisse erbringen. In den meisten Fällen sollten Sie diesen Wert auf der Voreinstellung 1.0 belassen. Falls bei Ihnen wiederholt unzutreffende Einstufungen auftreten, sollten Sie zunächst Anpassungen an Ihren Prompts versuchen und nicht sofort die Temperatur ändern.
Ungültige SSL-Zertifikate zulassen
Diese Option steht nur bei Nutzung eines lokalen oder benutzerdefinierten Profils zur Verfügung. Mithilfe dieser Option können Sie ungültige SSL-Zertifikate akzeptieren.
Zusätzliche HTTP-Request-Header:
Falls Sie zusätzliche HTTP-Request-Header hinzufügen müssen, können Sie diese in dieses Textfeld eintragen.
Verbindung testen
Nachdem Sie Ihr KI-Modell konfiguriert haben, können Sie die Verbindung zum KI-Modell testen. Klicken Sie hierzu auf die Schaltfläche Verbindung testen am oberen Rand des Konfigurationsdialogs. Durch den Test wird überprüft, ob die Verbindung zum konfigurierten KI-Modell hergestellt werden kann, und ob das KI-Modell antwortet.
