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Swiss AI-Hub

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Swiss AI Hub

Teil I: Vision & Positionierung

Einführung: Die Vision des Swiss AI Hub

Das Problem, das wir lösen

Unsere Lösung

Der Schweizer Weg

Plattform vs. SDK

Warum Swiss AI Hub

Vergleichsmatrix

Der "Day 2"-Vorteil

Das Ökosystem-Modell

Umfassende Wettbewerbsanalyse

Kernkomponenten

Die Infrastruktur-Ebenen

2 Platform

Schnellstart: Ihre ersten 30 Minuten

1 Prerequisites

Ein-Befehl-Deployment

Erster Login

4 Your First Conversation

Ihre ersten Einblicke

Was ist passiert?

Plattform-Architektur

Systemkontext

Container

Swiss AI Agent Protokoll

Docker-Netzwerkisolation

Paketzentrierte Ansichten

Bereitstellungsanleitung

Deployment-Optionen

Produktionskonfiguration

Überlegungen zur Skalierung

Sicherung und Wiederherstellung

Überwachung und Alarmierung

Externe Log-Aggregation

Updates & Wartung

Netzwerkanforderungen

Websuche

Umgebungsvariablen

Einrichtung des Identitätsanbieters

Microsoft Entra ID

Azure App-Registrierung

Benutzer- und Rollenverwaltung

Benutzeroberfläche

Agents

Grundlagen von Agents

2 Blueprints And Profiles

Anweisungsbasierter Assistent

Belehrbarer Assistent

Dokumenten-Intelligenz-Assistent

Retrieval Agent

Dokumentennavigations-Assistent

MCP Tool Agent

Expert Coordinator Agent

Agent für Unternehmenswissen

Daten-Pipelines

Grundlagen

RAG-Aufnahmepipeline

Dokumentenrekonstruktion für Kontext

Agentische Prozesse

8 Knowledges

Wissensorganisation mit Sammlungen

Agenten-Evaluierungen

Chat-Schnittstelle

Funktionsübersicht

Chat-Nachrichten

Chatten mit Ihren Daten

4 Chat With Company Knowledge

Websuchfunktion

Programmierung / Softwareentwicklung

Bildschirmfreigabe

Spracheingabe

Benutzerfeedback

Observability

Integrationsarchitektur

Strategische Begründung

Zugriffsverwaltung

Authentifizierung einrichten

Berechtigungs- und Zugriffssteuerung

Auditierung und Beobachtbarkeit

Übergeordnete Interaktionen

Low-Level-Traces

Sprachmodelle

Proxy-Server

Datenanonymisierung

LLM-Guards

Kostenkontrolle

Gedächtnis

Benutzerspeicher

Organisationsgedächtnis

Mandantenfähigkeit

Funktionsweise von Multi-Tenancy

Einrichten von Mandanten

Benutzer und Rollen verwalten

Technische Referenz - Zugriffssteuerung

IDP-basierte Mandantenzuweisung

17 Slack Teams Integrations

Azure Bot Service-Integration

Manuelle Anleitung zur Bot-Erstellung

18 Api

OpenAI-kompatible REST API

REST API für die Agenteninteraktion

3 Websocket Api

4 Dynamic Endpoints

API-Token

Model Context Protocol (MCP)

Sicherheit

Authentifizierung und Autorisierung

Eingabevalidierung

Container-Sicherheit

Netzwerksicherheit

Datenverschlüsselung

Compliance und Vorschriften

Datenaufbewahrungsrichtlinien

DSGVO-Konformität

Schweizer Datenschutzgesetz (DSG)

EU-Gesetz über künstliche Intelligenz

Internationalisierung

Anfragen betroffener Personen (DSAR)

Integrationen externer Systeme

Teil III: Die SDK-Reise

Schnellstart

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

SDK-Architektur

Ihr erster Agent

Ihre erste Pipeline

Warum unser SDK

Agenten erstellen

Grundlagen von Agents

Zentrale Workflow-Muster

Human-in-the-Loop

Multi-Agent-Systeme

Agentenspeicher

Testen und Debuggen

Produktions-Deployment

Agenten-Beobachtung

Konfigurierbare Agentenformulare

9 Execution Model

Ereignisreferenz

MCP-Tools verwenden

Pipelines erstellen

1 Pipeline Fundamentals

Kernmuster

Datenaufnahme-Pipeline

4 Job Scheduling

Pipeline-Beobachtung

Prozesse erstellen

Prozessgrundlagen

Delegationsmuster

Externe Prozess-Tools

Testprozesse

Produktions-Deployment

Beobachtung in der Produktion

Erweiterte SDK-Themen

Benutzerdefinierte semantische Ereignisse

Zustandsverwaltung

Performance-Optimierungen

Fehlerbehandlung

Erweiterbarkeit und Anpassung

Funktionen

Bot-in-the-Loop

Teil IV: Die Ökosystem-Reise

Mitwirken

Beitragsrichtlinien

Arch42 Entscheidungsdokumente

Testanforderungen

Dokumentationsstandards

Pull-Request-Prozess