Vom AI-Prototyp zur skalierbaren Plattform
Bei der Entwicklung neuer KI-Anwendungen möchte ich mich auf die eigentliche Lösung konzentrieren – nicht auf unnötig komplexe Infrastruktur. Deshalb setze ich in der Prototypen- und MVP-Phase auf eine bewusst schlanke Full-Stack-Architektur aus Git/GitHub, Docker, Caddy und FastAPI.
Mein Entwicklungs-Setup
- Git & GitHub – Versionsverwaltung und reproduzierbare Deployments
- Docker – Jede Anwendung läuft isoliert in einem eigenen Container
- Caddy – Reverse Proxy, Domain-Routing und automatische HTTPS-Verschlüsselung
- FastAPI – Webseiten, APIs und Python-Anwendungen aus einer Hand
Dadurch lassen sich neue Projekte innerhalb weniger Minuten entwickeln, testen und unter einer eigenen Domain bereitstellen – von klassischen Webseiten bis hin zu KI-gestützten Anwendungen, Agenten oder RAG-Systemen.
Einsatz in AI Labs
Diese Architektur eignet sich nicht nur für Einzelprojekte. Auch in Unternehmen bildet sie eine hervorragende Grundlage für AI Labs und Innovationsbereiche.
Typische Anwendungsfälle sind:
- Chatbots & AI Assistants
- RAG- und Knowledge-Systeme
- Vision- und Multimodal-Anwendungen
- AI Agents & Automatisierungen
- interne Webtools und Python-Anwendungen
Ergänzt wird ein solches AI Lab typischerweise durch:
- LLM-Modelle (OpenAI, Anthropic, Gemini, lokale Modelle)
- LangChain oder LangGraph
- Vector-Datenbanken
- Evaluation & Testing
- GitHub Actions & CI/CD
- Monitoring & Observability
- Guardrails, Security & Identity Management
Vom AI Lab zur Enterprise-Plattform
Sobald aus einem erfolgreichen Prototyp eine produktive Unternehmenslösung wird, ändern sich die Anforderungen grundlegend.
Im Vordergrund stehen dann unter anderem:
- Hochverfügbarkeit und horizontale Skalierung
- Load Balancing und API Gateways
- Infrastructure as Code mit Terraform
- Container-Orchestrierung über Kubernetes
- Identity & Access Management
- Monitoring, Logging & Observability
Die Grundidee bleibt jedoch dieselbe: klar getrennte Services, standardisierte Schnittstellen und eine Architektur, die schnelle Innovation ermöglicht und gleichzeitig den Weg in den Enterprise-Betrieb offenhält.