Seminar Amplify AI Gateway – LLM-Governance und sichere KI-Integration

Praxisorientierte Qualifizierung im Bereich Amplify und API Management. Das Seminar behandelt die kontrollierte Anbindung generativer KI und großer Sprachmodelle über eine zentrale Gateway-Schicht. Schwerpunkte sind Anbieterabstraktion, Richtlinien, Identitäten, Schutz sensibler Daten, Nutzungssteuerung, Observability und belastbare Betriebsprozesse.

Teilnehmende können KI-Zugriffe als regulierte Unternehmensschnittstellen gestalten, Risiken begrenzen, Anbieterwechsel vorbereiten und Nutzung, Kosten sowie Qualität transparent überwachen.

Inhaltsübersicht

1. Einordnung und Zielsetzung
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxis und Methodik
7. Einordnung in den Lernpfad

Einordnung und Zielsetzung

Drei Tage sind erforderlich, um Architektur, Sicherheitsrichtlinien, Provider-Anbindung, Laufzeitkontrolle und eine vollständige Governance-Fallstudie mit praktischen Tests abzudecken.

Die Inhalte werden nicht als isolierte Produktfunktionen behandelt. Ausgangspunkt sind reale Anforderungen, darauf folgen Architekturentscheidung, Konfiguration, Prüfung, Fehleranalyse und dokumentierte Betriebsübergabe.

Lernziele

• die Architektur und die zentralen Betriebsobjekte im Bereich Amplify und API Management einordnen.
• eine belastbare Referenzkonfiguration aus fachlichen Anforderungen ableiten.
• Konfigurationen schrittweise erstellen, testen und nachvollziehbar dokumentieren.
• Sicherheits-, Betriebs- und Governance-Anforderungen in der Umsetzung berücksichtigen.
• Fehlerbilder systematisch analysieren und geeignete Korrekturmaßnahmen auswählen.

Zielgruppe

API- und KI-Architekten, Plattformteams, Security Engineers, Entwickler, Data- und AI-Governance-Verantwortliche sowie technische Consultants.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in APIs, HTTP, Authentifizierung und generativer KI; praktische API-Management-Erfahrung ist hilfreich.

Seminarinhalte

Modul 1: Architektur einer KI-Gateway-Schicht

Der Themenblock verbindet Trennung von KI-Anwendungen und Modellanbietern, einheitliche Endpunkte und providerunabhängige Verträge und Rollen von Gateway, Engage, Identitätsdiensten und Observability zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Trennung von KI-Anwendungen und Modellanbietern.
• einheitliche Endpunkte und providerunabhängige Verträge.
• Rollen von Gateway, Engage, Identitätsdiensten und Observability.

Schritt für Schritt

1. Trennung von KI-Anwendungen und Modellanbietern erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. einheitliche Endpunkte und providerunabhängige Verträge anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Rollen von Gateway, Engage, Identitätsdiensten und Observability mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 2: Anbieter- und Modellanbindung

Der Themenblock verbindet Konfiguration verschiedener LLM-Endpunkte, Modellrouting, Fallback und Ausfallszenarien und Versionen, Fähigkeiten, Limits und Provider-spezifische Parameter zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Konfiguration verschiedener LLM-Endpunkte.
• Modellrouting, Fallback und Ausfallszenarien.
• Versionen, Fähigkeiten, Limits und Provider-spezifische Parameter.

Schritt für Schritt

1. Konfiguration verschiedener LLM-Endpunkte erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Modellrouting, Fallback und Ausfallszenarien anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Versionen, Fähigkeiten, Limits und Provider-spezifische Parameter mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 3: Identität und Zugriffsschutz

Der Themenblock verbindet Authentifizierung von Anwendungen und Benutzern, Autorisierung nach Use Case, Team und Datenklasse und Token, Secrets, Schlüsselrotation und Mandantentrennung zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Authentifizierung von Anwendungen und Benutzern.
• Autorisierung nach Use Case, Team und Datenklasse.
• Token, Secrets, Schlüsselrotation und Mandantentrennung.

Schritt für Schritt

1. Authentifizierung von Anwendungen und Benutzern erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Autorisierung nach Use Case, Team und Datenklasse anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Token, Secrets, Schlüsselrotation und Mandantentrennung mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 4: Prompt- und Datensicherheit

Der Themenblock verbindet Erkennung und Behandlung sensibler Inhalte, Schutz vor Prompt Injection und unerlaubten Instruktionen und Maskierung, Filterung und kontrollierte Kontextübergabe zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Erkennung und Behandlung sensibler Inhalte.
• Schutz vor Prompt Injection und unerlaubten Instruktionen.
• Maskierung, Filterung und kontrollierte Kontextübergabe.

Schritt für Schritt

1. Erkennung und Behandlung sensibler Inhalte erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Schutz vor Prompt Injection und unerlaubten Instruktionen anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Maskierung, Filterung und kontrollierte Kontextübergabe mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 5: Nutzungs-, Kosten- und Quotensteuerung

Der Themenblock verbindet Token- und Anfragekontingente, Rate Limits, Budgets und Priorisierung und Kostenverteilung, Chargeback und Anomalieerkennung zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Token- und Anfragekontingente.
• Rate Limits, Budgets und Priorisierung.
• Kostenverteilung, Chargeback und Anomalieerkennung.

Schritt für Schritt

1. Token- und Anfragekontingente erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Rate Limits, Budgets und Priorisierung anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Kostenverteilung, Chargeback und Anomalieerkennung mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 6: Observability und Qualitätskontrolle

Der Themenblock verbindet Protokollierung von Anfragen, Antworten und Metadaten, Latenz, Fehlerraten und Modellnutzung und Bewertung von Antwortqualität ohne unkontrollierte Inhaltsaufbewahrung zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Protokollierung von Anfragen, Antworten und Metadaten.
• Latenz, Fehlerraten und Modellnutzung.
• Bewertung von Antwortqualität ohne unkontrollierte Inhaltsaufbewahrung.

Schritt für Schritt

1. Protokollierung von Anfragen, Antworten und Metadaten erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Latenz, Fehlerraten und Modellnutzung anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Bewertung von Antwortqualität ohne unkontrollierte Inhaltsaufbewahrung mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Modul 7: Governance und Freigabeprozesse

Der Themenblock verbindet Katalog zugelassener Modelle und Anwendungsfälle, Policy-Lifecycle, Review und Ausnahmeverfahren und Nachweisführung für Datenschutz, Security und interne Revision zu einem durchgängigen Arbeitsmodell. Der Schwerpunkt liegt auf einer nachvollziehbaren Umsetzung, die technische Funktion, Sicherheit, Betriebsfähigkeit und spätere Änderungen gemeinsam berücksichtigt.

• Katalog zugelassener Modelle und Anwendungsfälle.
• Policy-Lifecycle, Review und Ausnahmeverfahren.
• Nachweisführung für Datenschutz, Security und interne Revision.

Schritt für Schritt

1. Katalog zugelassener Modelle und Anwendungsfälle erfassen, abgrenzen und mit überprüfbaren Kriterien beschreiben.
2. Policy-Lifecycle, Review und Ausnahmeverfahren anhand einer Referenzkonfiguration umsetzen und die Abhängigkeiten dokumentieren.
3. Nachweisführung für Datenschutz, Security und interne Revision mit positiven, negativen und betrieblichen Testfällen prüfen.
4. Ergebnis, Abweichungen und erforderliche Betriebsmaßnahmen in einer kurzen Arbeitsdokumentation festhalten.

Praxis und Methodik

Jeder Themenblock wird durch Demonstration, geführte Konfiguration und eigenständige Übung vertieft. Die Arbeitsweise folgt einem festen Muster: Anforderung klären, Zielzustand festlegen, Umsetzung durchführen, Ergebnis prüfen, Fehler gezielt provozieren und die Wiederherstellung dokumentieren.

• Anbindung zweier Modellanbieter über eine einheitliche API.
• Konfiguration von Authentifizierung, Quoten und Budgetgrenzen.
• Umsetzung einer Schutzkette gegen sensible Daten und Prompt-Angriffe.
• Aufbau eines Routing- und Fallback-Szenarios.
• Erstellung eines Betriebs- und Governance-Dashboards.

Einordnung in den Lernpfad

Nach API-Grundlagen oder Amplify API Management. Anschließend eignen sich API-Sicherheit, Engage sowie der Administrator- oder Developer-Track.