Zum Hauptinhalt springen

KI-Funktionen

KI-Vorschlagseinstellungen

Canopy enthält KI-gestützte Funktionen, die ein Large Language Model (LLM) nutzen, um Benutzer zu unterstützen. Alle KI-Funktionen teilen sich eine einzige KI-Anbieterkonfiguration — einmal einrichten, überall nutzen.

Derzeit verfügbare KI-Funktionen:

  • Beschreibungsvorschläge — Automatische Generierung von Kartenbeschreibungen mittels Websuche + LLM
  • Portfolio-Erkenntnisse — Bedarfsgesteuerte strategische Analyse des Anwendungsportfolios
  • BPMN-Diagrammgenerierung — BPMN 2.0-Prozessflussdiagramme aus Klartextbeschreibungen generieren und ändern

Diese Funktionen sind optional und vollständig vom Administrator steuerbar. Sie können vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur mit einer lokalen Ollama-Instanz laufen oder mit kommerziellen LLM-Anbietern verbunden werden.

Funktionsweise​

Die KI-Vorschlags-Pipeline hat zwei Schritte:

  1. Websuche — Canopy befragt einen Suchanbieter (DuckDuckGo, Google Custom Search oder SearXNG) unter Verwendung des Kartennamens und -typs als Kontext. Zum Beispiel generiert eine Anwendungskarte namens «SAP S/4HANA» eine Suche nach «SAP S/4HANA Softwareanwendung».

  2. LLM-Extraktion — Die Suchergebnisse werden zusammen mit einem typbezogenen System-Prompt an das konfigurierte LLM gesendet. Das Modell erstellt eine Beschreibung, einen Konfidenzwert (0–100%) und listet die verwendeten Quellen auf.

Das Ergebnis wird dem Benutzer präsentiert mit:

  • Einer bearbeitbaren Beschreibung, die vor dem Anwenden überprüft und geändert werden kann
  • Einem Konfidenz-Badge, das anzeigt, wie zuverlässig der Vorschlag ist
  • Quellenlinks, damit der Benutzer die Informationen überprüfen kann

Unterstützte LLM-Anbieter​

AnbieterTypKonfiguration
OllamaSelbst gehostetAnbieter-URL (z.B. http://ollama:11434) + Modellname
OpenAIKommerziellAPI-Schlüssel + Modellname (z.B. gpt-4o)
Google GeminiKommerziellAPI-Schlüssel + Modellname
Azure Hosted OpenAIKommerziellAPI-Schlüssel + Azure-Ressourcen-Endpunkt + Deployment-Name + API-Version (Standard 2025-01-01)
OpenRouterKommerziellAPI-Schlüssel + Modellname
Anthropic ClaudeKommerziellAPI-Schlüssel + Modellname

Kommerzielle Anbieter erfordern einen API-Schlüssel, der mit Fernet symmetrischer Verschlüsselung in der Datenbank verschlüsselt gespeichert wird.

Suchanbieter​

AnbieterEinrichtungHinweise
DuckDuckGoKeine Konfiguration nötigStandard. Abhängigkeitsfreies HTML-Scraping. Kein API-Schlüssel erforderlich.
Google Custom SearchErfordert API-Schlüssel und Custom Search Engine IDAls API_KEY:CX im Suchfeld-URL eingeben. Qualitativ hochwertigere Ergebnisse.
SearXNGErfordert eine selbst gehostete SearXNG-Instanz-URLDatenschutzorientierte Meta-Suchmaschine. JSON-API.

Einrichtung​

Option A: Mitgeliefertes Ollama (Docker Compose)​

Der einfachste Weg zum Einstieg. Canopy enthält einen optionalen Ollama-Container in seiner Docker-Compose-Konfiguration.

1. Mit dem AI-Profil starten:

docker compose --profile ai up --build -d

2. Auto-Konfiguration aktivieren durch Hinzufügen dieser Variablen zu Ihrer .env:

AI_AUTO_CONFIGURE=true
AI_MODEL=gemma3:4b          # oder mistral, llama3:8b usw.

Beim Start wird das Backend:

  • Den Ollama-Container erkennen
  • Die Verbindungseinstellungen in der Datenbank speichern
  • Das konfigurierte Modell herunterladen, wenn es noch nicht vorhanden ist (läuft im Hintergrund, kann einige Minuten dauern)

3. Überprüfen Sie in der Admin-Oberfläche: Gehen Sie zu Einstellungen > KI-Vorschläge und bestätigen Sie, dass der Status als verbunden angezeigt wird.

Option B: Externe Ollama-Instanz​

Wenn Sie Ollama bereits auf einem separaten Server betreiben:

  1. Gehen Sie zu Einstellungen > KI-Vorschläge in der Admin-Oberfläche.
  2. Wählen Sie Ollama als Anbietertyp.
  3. Geben Sie die Anbieter-URL ein (z.B. http://ihr-server:11434).
  4. Klicken Sie auf Verbindung testen — das System zeigt verfügbare Modelle an.
  5. Wählen Sie ein Modell aus dem Dropdown.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Option C: Kommerzieller LLM-Anbieter​

  1. Gehen Sie zu Einstellungen > KI-Vorschläge in der Admin-Oberfläche.
  2. Wählen Sie Ihren Anbieter (OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI, OpenRouter oder Anthropic Claude).
  3. Geben Sie Ihren API-Schlüssel ein — er wird vor der Speicherung verschlüsselt.
  4. Geben Sie den Modellnamen ein (z.B. gpt-4o, gemini-pro, claude-sonnet-4-20250514).
  5. Klicken Sie auf Verbindung testen zur Überprüfung.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Konfigurationsoptionen​

Nach der Verbindung können Sie die Funktion in Einstellungen > KI-Vorschläge feinabstimmen:

Pro Kartentyp aktivieren/deaktivieren​

Nicht jeder Kartentyp profitiert gleichermaßen von KI-Vorschlägen. Sie können KI für jeden Typ einzeln aktivieren oder deaktivieren. Zum Beispiel könnten Sie sie für Anwendungs- und IT-Komponenten-Karten aktivieren, aber für Organisations-Karten deaktivieren, bei denen Beschreibungen unternehmensspezifisch sind.

Suchanbieter​

Wählen Sie, welcher Websuchanbieter zum Sammeln von Kontext vor dem Senden an das LLM verwendet wird. DuckDuckGo funktioniert ohne Konfiguration sofort. Google Custom Search und SearXNG erfordern zusätzliche Einrichtung (siehe die Suchanbieter-Tabelle oben).

Modellauswahl​

Für Ollama zeigt die Admin-Oberfläche alle aktuell auf der Ollama-Instanz heruntergeladenen Modelle an. Für kommerzielle Anbieter geben Sie den Modellbezeichner direkt ein.

KI-Vorschläge verwenden​

KI-Vorschlags-Panel auf der Kartendetailseite

Sobald von einem Administrator konfiguriert, sehen Benutzer mit der Berechtigung ai.suggest (standardmäßig für Admin-, BPM-Admin- und Mitglieder-Rollen gewährt) eine Funkenschaltfläche auf Kartendetailseiten und im Karte-erstellen-Dialog.

Auf einer bestehenden Karte​

  1. Öffnen Sie die Detailansicht einer beliebigen Karte.
  2. Klicken Sie auf die Funkenschaltfläche (sichtbar neben dem Beschreibungsabschnitt, wenn KI für diesen Kartentyp aktiviert ist).
  3. Warten Sie einige Sekunden auf die Websuche und LLM-Verarbeitung.
  4. Überprüfen Sie den Vorschlag: Lesen Sie die generierte Beschreibung, prüfen Sie den Konfidenzwert und verifizieren Sie die Quellenlinks.
  5. Bearbeiten Sie den Text bei Bedarf — der Vorschlag ist vor dem Anwenden vollständig bearbeitbar.
  6. Klicken Sie auf Übernehmen, um die Beschreibung zu setzen, oder Verwerfen, um sie zu ignorieren.

Beim Erstellen einer neuen Karte​

  1. Öffnen Sie den Dialog Karte erstellen.
  2. Nach Eingabe des Kartennamens wird die KI-Vorschlags-Schaltfläche verfügbar.
  3. Klicken Sie darauf, um die Beschreibung vor dem Speichern vorauszufüllen.

Anwendungsspezifische Vorschläge​

Für Anwendungs-Karten kann die KI auch zusätzliche Felder vorschlagen, wenn sie Belege in den Websuchergebnissen findet:

  • Kommerzielle Anwendung — wird aktiviert, wenn Preis-, Lizenzinformations- oder Vertriebskontaktseiten gefunden werden
  • Hosting-Typ — wird als On-Premise, Cloud (SaaS), Cloud (PaaS), Cloud (IaaS) oder Hybrid basierend auf dem Bereitstellungsmodell des Produkts vorgeschlagen

Diese Felder werden nur vorgeschlagen, wenn die KI eindeutige Belege findet — es wird nicht spekuliert. Der Benutzer kann die Werte vor dem Anwenden überprüfen und anpassen.

hinweis

Abgesehen von anwendungsspezifischen Feldern generieren KI-Vorschläge hauptsächlich das Beschreibungs-Feld. Benutzerdefinierte Felder für andere Kartentypen werden noch nicht abgedeckt.

Portfolio-Erkenntnisse​

Wenn aktiviert, zeigt der Anwendungsportfolio-Bericht eine Schaltfläche KI-Erkenntnisse. Ein Klick sendet eine Zusammenfassung der aktuellen Portfolioansicht — Gruppierung, Attributverteilungen und Lebenszyklusdaten — an das konfigurierte LLM, das 3–5 umsetzbare Erkenntnisse zurückgibt.

Die Erkenntnisse konzentrieren sich auf:

  • Konzentrationsrisiken — zu viele Anwendungen in einer Gruppe oder einem Zustand
  • Modernisierungsmöglichkeiten — basierend auf Lebenszyklus- und Hosting-Daten
  • Portfolio-Ausgewogenheit — Diversität über Subtypen, Gruppen und Attribute
  • Lebenszyklus-Bedenken — Anwendungen, die das Ende der Lebensdauer erreichen
  • Kosten- oder Komplexitätstreiber — basierend auf Attributverteilungen

Portfolio-Erkenntnisse aktivieren​

  1. Gehen Sie zu Einstellungen > KI > Portfolio-Erkenntnisse.
  2. Schalten Sie Portfolio-Erkenntnisse ein.
  3. Klicken Sie auf Speichern.

Berechtigungen​

RolleZugriff
AdminVollständiger Zugriff: KI-Einstellungen konfigurieren, Vorschläge und Portfolio-Erkenntnisse nutzen sowie BPMN-Diagramme generieren
BPM-AdminVorschläge und Portfolio-Erkenntnisse nutzen sowie BPMN-Diagramme generieren
MitgliedVorschläge und Portfolio-Erkenntnisse nutzen sowie BPMN-Diagramme generieren
BetrachterKein Zugriff auf KI-Funktionen

Drei Berechtigungsschlüssel steuern den KI-Zugriff:

  • ai.suggest — Steuert den Zugriff auf KI-Beschreibungsvorschläge
  • ai.portfolio_insights — Steuert den Zugriff auf KI-Portfolio-Erkenntnisse
  • bpm.generate — Steuert den Zugriff auf KI-BPMN-Diagrammgenerierung und -änderung

Benutzerdefinierten Rollen können diese Berechtigungen über die Rollenverwaltungsseite gewährt werden.

Datenschutz und Sicherheit​

  • Selbst gehostete Option: Bei Verwendung von Ollama findet die gesamte KI-Verarbeitung auf Ihrer eigenen Infrastruktur statt. Keine Daten verlassen Ihr Netzwerk.
  • Verschlüsselte API-Schlüssel: API-Schlüssel kommerzieller Anbieter werden mit Fernet symmetrischer Verschlüsselung verschlüsselt, bevor sie in der Datenbank gespeichert werden.
  • Nur Suchkontext: Das LLM erhält Websuchergebnisse und den Namen/Typ der Karte — nicht Ihre internen Kartendaten, Beziehungen oder andere sensible Metadaten.
  • Benutzerkontrolle: Jeder Vorschlag muss von einem Benutzer überprüft und explizit angewendet werden. KI ändert Karten nie automatisch.

Fehlerbehebung​

ProblemLösung
KI-Vorschlags-Schaltfläche nicht sichtbarPrüfen Sie, ob KI für den Kartentyp in Einstellungen > KI-Vorschläge aktiviert ist und ob der Benutzer die Berechtigung ai.suggest hat.
Status «KI nicht konfiguriert»Gehen Sie zu Einstellungen > KI-Vorschläge und schließen Sie die Anbietereinrichtung ab. Klicken Sie auf Verbindung testen zur Überprüfung.
Modell erscheint nicht im DropdownFür Ollama: Stellen Sie sicher, dass das Modell heruntergeladen ist (ollama pull modell-name). Für kommerzielle Anbieter: Geben Sie den Modellnamen manuell ein.
Langsame VorschlägeDie LLM-Inferenzgeschwindigkeit hängt von der Hardware ab (bei Ollama) oder der Netzwerklatenz (bei kommerziellen Anbietern). Kleinere Modelle wie gemma3:4b sind schneller als größere.
Niedrige KonfidenzwerteDas LLM findet möglicherweise nicht genügend relevante Informationen über die Websuche. Versuchen Sie einen spezifischeren Kartennamen oder erwägen Sie die Verwendung von Google Custom Search für bessere Ergebnisse.
Verbindungstest schlägt fehlÜberprüfen Sie, ob die Anbieter-URL vom Backend-Container aus erreichbar ist. Bei Docker-Setups stellen Sie sicher, dass beide Container im selben Netzwerk sind.

Umgebungsvariablen​

Diese Umgebungsvariablen bieten eine initiale KI-Konfiguration. Sobald sie über die Admin-Oberfläche gespeichert werden, haben die Datenbankeinstellungen Vorrang.

VariableStandardBeschreibung
AI_PROVIDER_URL(leer)Ollama-kompatible LLM-Anbieter-URL
AI_MODEL(leer)LLM-Modellname (z.B. gemma3:4b, mistral)
AI_SEARCH_PROVIDERduckduckgoWebsuchanbieter: duckduckgo, google oder searxng
AI_SEARCH_URL(leer)Suchanbieter-URL oder API-Anmeldedaten
AI_AUTO_CONFIGUREfalseKI beim Start automatisch aktivieren, wenn der Anbieter erreichbar ist
BPMN_RENDERER_URLhttp://bpmn-renderer:3100Interne URL des Node.js BPMN-Renderer-Sidecar-Dienstes. Setzen Sie auf http://localhost:3100, wenn Sie in Cloud Run oder anderen Container-Plattformen ausführen, bei denen Sidecar-Container das localhost-Netzwerk teilen.