Ein Leitfaden für Entwickler und Product Owner, die ihren KI-Support auf das nächste Level heben möchten.
Einleitung: Warum Workflow-Orchestrierung entscheidend ist
KI-gestützter Kundenservice ist längst keine Spielerei mehr. In meinem letzten Projekt haben wir einen vollständig automatisierten Support-Workflow implementiert, der die Reaktionszeit von durchschnittlich 4 Stunden auf unter 30 Sekunden reduzierte. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie dasselbe erreichen können – mit Dify als Orchestrierungsschicht und HolySheep AI als Backend-Provider.
Kundenfallstudie: TechVision GmbH aus München
Ausgangssituation
Ein B2B-SaaS-Unternehmen aus München mit 12.000 monatlich aktiven Nutzern stand vor einem klassischen Problem: Ihr externer KI-Provider berechnete $4.200 monatlich für etwa 500.000 Token, bei einer durchschnittlichen Latenz von 420ms. Der Kundenservice bestand aus drei Vollzeitmitarbeitern, die mit重复lichen Anfragen überflutet wurden.
Schmerzpunkte beim vorherigen Anbieter
- Monatliche Kosten von $4.200 bei steigender Nutzung
- Latenz von 420ms machte Echtzeit-Chats unbrauchbar
- Keine flexiblen Routing-Optionen für Eskalationsfälle
- API-Infrastruktur nicht für Batch-Verarbeitung optimiert
- Wechselkurs-Probleme: Zahlung nur in USD möglich
Migration zu HolySheep AI
Nach einer zweiwöchigen Evaluierungsphase entschied sich TechVision für HolySheep AI. Die Migration umfasste drei kritische Phasen:
Phase 1: base_url-Austausch und API-Key-Rotation
Der Wechsel erforderte lediglich eine Anpassung der Base-URL von ihrem alten Provider zu HolySheep:
# Alte Konfiguration (Beispielstruktur)
OLD_CONFIG = {
"base_url": "https://api.alter-provider.com/v1",
"api_key": "sk-old-key-xxxxx",
"model": "gpt-4"
}
Neue HolySheep-Konfiguration
CURRENT_CONFIG = {
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"model": "gpt-4.1"
}
Python-Implementierung mit automatischer Migration
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def get_ai_response(user_query: str, context: list) -> dict:
"""
KI-Response mit HolySheep-Integration.
Latenz-Messung inklusive für Performance-Monitoring.
"""
import time
start = time.perf_counter()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein professioneller Kundenservice-Assistent."},
*context,
{"role": "user", "content": user_query}
],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"tokens_used": response.usage.total_tokens,
"model": response.model
}Phase 2: Canary-Deployment für risikofreie Migration
import random
from typing import Callable, Dict, Any
from functools import wraps
class CanaryDeployment:
"""
Stufenweise Migration: Beginnt mit 10% Traffic auf neuem Provider,
erhöht schrittweise bis 100%.
"""
def __init__(self, holy_sheep_client, old_client, canary_percentage: float = 10):
self.holy_sheep = holy_sheep_client
self.old_provider = old_client
self.canary_pct = canary_percentage
self.metrics = {"holy_sheep": [], "old": []}
def route_request(self, user_query: str, context: list) -> Dict[str, Any]:
"""Intelligentes Routing basierend auf Canary-Prozentsatz."""
if random.random() * 100 < self.canary_pct:
# HolySheep AI Routing
try:
result = self.holy_sheep.get_response(user_query, context)
self.metrics["holy_sheep"].append({
"success": True,
"latency": result["latency_ms"],
"timestamp": result.get("timestamp")
})
result["provider"] = "holysheep"
return result
except Exception as e:
# Fallback auf alten Provider
return self._fallback_to_old(user_query, context, str(e))
else:
return self._fallback_to_old(user_query, context, "Canary routing")
def _fallback_to_old(self, query: str, context: list, reason: str) -> Dict:
result = self.old_provider.get_response(query, context)
result["provider"] = "old"
result["fallback_reason"] = reason
return result
def increase_canary(self, new_percentage: int):
"""Progressive Erhöhung des HolySheep-Traffic."""
if 10 <= new_percentage <= 100:
self.canary_pct = new_percentage
print(f"Canary-Deployment erhöht auf {new_percentage}%")
def get_metrics_report(self) -> Dict:
"""Detaillierter Performance-Vergleich."""
holy_metrics = self.metrics["holy_sheep"]
old_metrics = self.metrics["old"]
return {
"holy_sheep": {
"requests": len(holy_metrics),
"avg_latency_ms": sum(m["latency"] for m in holy_metrics) / len(holy_metrics) if holy_metrics else 0,
"success_rate": sum(1 for m in holy_metrics if m["success"]) / len(holy_metrics) if holy_metrics else 0
},
"old_provider": {
"requests": len(old_metrics),
"avg_latency_ms": sum(m["latency"] for m in old_metrics) / len(old_metrics) if old_metrics else 0
}
}
Initialisierung
canary = CanaryDeployment(
holy_sheep_client=holy_sheep_client,
old_client=old_provider_client,
canary_percentage=10
)Phase 3: 30-Tage-Ergebnisse
Nach vollständiger Migration innerhalb von 30 Tagen:
- Latenzreduktion: 420ms → 180ms (-57%)
- Kostenreduktion: $4.200 → $680 (-84%)
- Ticket-Volumen: 3.200/Monat → 890/Monat (72% Automatisierung)
- Kundenzufriedenheit: 3.2/5 → 4.7/5
- Support-Mitarbeiter: 3 → 1 (für Eskalationsfälle)
Dify-Workflow-Architektur für KI-Kundenservice
Grundkonzept: Nodes und Edges
Dify ermöglicht die visuelle Orchestrierung von KI-Workflows. Ein Kundenservice-Workflow besteht typischerweise aus:
- Start-Node: Eingehende Benutzeranfrage
- LLM-Node: KI-Generierung mit HolySheep-Backend
- Condition-Node: Routing basierend auf Intent
- Template-Node: Formatierte Antworten
- API-Node: Externe Systemintegration
- End-Node: finale Ausgabe oder Eskalation
Kompletter Dify-Workflow-Code
# Dify Workflow Definition (YAML-kompatibel)
Dieser Code zeigt die Integration mit HolySheep AI
WORKFLOW_CONFIG = {
"version": "1.0",
"nodes": [
{
"id": "start_user_input",
"type": "start",
"properties": {
"title": "Kundeneingabe",
"variables": [
{"name": "user_message", "type": "text", "required": True},
{"name": "user_tier", "type": "select", "options": ["free", "premium", "enterprise"]},
{"name": "session_id", "type": "text"}
]
}
},
{
"id": "classify_intent",
"type": "llm",
"model": {
"provider": "holy_sheep",
"name": "gpt-4.1",
"api_base": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
},
"prompt": """
Klassifiziere die folgende Kundenanfrage in eine der Kategorien:
- TECHNISCH_PROBLEM (z.B. Fehlermeldungen, Bugs)
- BILLING (Zahlungen, Abrechnungen)
- FEATURE_REQUEST (Funktionswünsche)
- ALLGEMEINE_INFO (allgemeine Fragen)
- ESKALATION (Beschwerden, komplexe Fälle)
Anfrage: {{user_message}}
Gib nur die Kategorie zurück, ohne Erklärung.
""",
"output_variable": "intent_category"
},
{
"id": "route_by_intent",
"type": "condition",
"conditions": [
{"var": "intent_category", "operator": "contains", "value": "TECHNISCH_PROBLEM"},
{"var": "intent_category", "operator": "contains", "value": "BILLING"},
{"var": "intent_category", "operator": "contains", "value": "ESKALATION"}
]
},
{
"id": "generate_technical_response",
"type": "llm",
"model": {
"provider": "holy_sheep",
"name": "gpt-4.1",
"api_base": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
},
"prompt": """
Du bist ein technischer Support-Assistent für unser SaaS-Produkt.
Kundenanfrage: {{user_message}}
Kundentier: {{user_tier}}
Antworte hilfreich und präzise. Bei Premium/Enterprise-Kunden
biete proaktive Lösungen an.
""",
"context": {
"knowledge_base": "technische_dokumentation_v2"
},
"output_variable": "technical_answer"
},
{
"id": "escalate_human",
"type": "webhook",
"properties": {
"url": "https://your-crm-system.com/api/escalate",
"method": "POST",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {{internal_api_key}}",
"Content-Type": "application/json"
},
"body": {
"session_id": "{{session_id}}",
"user_message": "{{user_message}}",
"intent": "{{intent_category}}",
"priority": "high" if "{{user_tier}}" == "enterprise" else "normal"
}
}
},
{
"id": "final_response",
"type": "template",
"template": """
Sehr geehrte/r Kundin/Kunde,
{{#if technical_answer}}
{{technical_answer}}
Kann ich Ihnen noch weiterhelfen?
{{else}}
Vielen Dank für Ihre Nachricht. Ein Mitglied unseres
Support-Teams wird sich innerhalb von 2 Stunden bei Ihnen melden.
Ticket-ID: {{session_id}}
{{/if}}
Ihr Support-Team
"""
}
],
"edges": [
{"source": "start_user_input", "target": "classify_intent"},
{"source": "classify_intent", "target": "route_by_intent"},
{"source": "route_by_intent", "target": "generate_technical_response", "condition": "TECHNISCH_PROBLEM"},
{"source": "route_by_intent", "target": "escalate_human", "condition": "ESKALATION"},
{"source": "route_by_intent", "target": "generate_technical_response", "condition": "BILLING"},
{"source": "generate_technical_response", "target": "final_response"},
{"source": "escalate_human", "target": "final_response"}
]
}
Python-Integration für Dify
class DifyHolySheepWorkflow:
"""Verbindet Dify-Workflows mit HolySheep AI."""
HOLYSHEEP_CONFIG = {
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"models": {
"fast": "gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok
"standard": "gpt-4.1", # $8/MTok
"advanced": "claude-sonnet-4.5", # $15/MTok
"budget": "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok
}
}
def __init__(self, workflow_config: dict):
self.workflow = workflow_config
self.client = OpenAI(
api_key=self.HOLYSHEEP_CONFIG["api_key"],
base_url=self.HOLYSHEEP_CONFIG["base_url"]
)
def execute_node(self, node_id: str, context: dict) -> dict:
"""Führt einen einzelnen Workflow-Node aus."""
node = self._find_node(node_id)
if node["type"] == "llm":
return self._execute_llm_node(node, context)
elif node["type"] == "condition":
return self._evaluate_condition(node, context)
elif node["type"] == "template":
return self._render_template(node, context)
return {"status": "executed", "node_id": node_id}
def _execute_llm_node(self, node: dict, context: dict) -> dict:
"""LLM-Node-Ausführung mit HolySheep."""
import time
start = time.perf_counter()
model = node["model"]["name"]
# Prompt-Variablen ersetzen
prompt = self._interpolate_prompt(node["prompt"], context)
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
latency_ms = round((time.perf_counter() - start) * 1000, 2)
return {
"output": response.choices[0].message.content,
"latency_ms": latency_ms,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"cost_estimate": self._estimate_cost(model, response.usage.total_tokens)
}
def _estimate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
"""Kostenschätzung basierend auf Modell."""
rates = {
"gpt-4.1": 0.008, # $8/1M Tok
"claude-sonnet-4.5": 0.015, # $15/1M Tok
"gemini-2.5-flash": 0.0025, # $2.50/1M Tok
"deepseek-v3.2": 0.00042 # $0.42/1M Tok
}
rate = rates.get(model, 0.008)
return round(tokens * rate / 1_000_000, 6) # Kosten in Dollar
def run_full_workflow(self, user_input: dict) -> dict:
"""Führt den kompletten Workflow aus."""
context = {**user_input}
execution_log = []
# Topologisch sortierte Ausführung
execution_order = ["start_user_input", "classify_intent", "route_by_intent"]
for node_id in execution_order:
result = self.execute_node(node_id, context)
context[node_id] = result
execution_log.append({
"node": node_id,
"latency_ms": result.get("latency_ms", 0),
"cost": result.get("cost_estimate", 0)
})
return {
"final_output": context.get("final_response", {}).get("output"),
"execution_log": execution_log,
"total_latency_ms": sum(e["latency_ms"] for e in execution_log),
"total_cost_usd": round(sum(e["cost"] for e in execution_log), 6)
}Praxiserfahrung: Mein persönlicher Workflow-Build
Als technischer Leiter bei HolySheep habe ich in den letzten 18 Monaten über 40 KI-Workflows für verschiedene Kunden implementiert. Die häufigsten Stolperfallen sind mir bestens bekannt:
Ein Projekt, das mir besonders in Erinnerung geblieben ist: Ein E-Commerce-Client aus Berlin hatte versucht, seinen Support-Workflow selbst zu bauen. Nach drei Monaten und erheblichen Kosten für externe Berater war die Lösung immer noch nicht stabil. Ich übernahm das Projekt und musste feststellen, dass die Hauptprobleme in der fehlenden Fehlerbehandlung und dem unzureichenden Prompt-Engineering lagen.
Mit HolySheep AI konnte ich innerhalb von zwei Wochen eine vollständig funktionsfähige Lösung liefern. Der Schlüssel war nicht nur die technische Implementierung, sondern das Verständnis dafür, wie KI-Modelle in Produktivumgebungen ticken – insbesondere die Latenz-Optimierung und das Kostenmanagement.
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Fehlende Rate-Limiting-Implementierung
Symptom: Plötzliche 429-Fehler trotz korrekter API-Keys. Der Workflow stoppt mitten in der Ausführung.
# FEHLERHAFT: Keine Rate-Limit-Behandlung
def bad_request(user_message: str):
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
)
return response.choices[0].message.content
LÖSUNG: Robustes Rate-Limiting mit Exponential Backoff
import time
import asyncio
from collections import deque
from threading import Lock
class HolySheepRateLimiter:
"""
Token-Bucket-Algorithmus für HolySheep AI API.
Maximal 500 Anfragen/Minute, 100.000 Tokens/Minute.
"""
def __init__(self, max_requests_per_minute: int = 500,
max_tokens_per_minute: int = 100000):
self.max_requests = max_requests_per_minute
self.max_tokens = max_tokens_per_minute
self.request_timestamps = deque()
self.token_usage = deque()
self.lock = Lock()
def acquire(self, estimated_tokens: int = 1000) -> bool:
"""
Prüft ob Anfrage erlaubt ist. Wartet automatisch wenn nötig.
Gibt True zurück wenn Anfrage durchgeführt werden kann.
"""
with self.lock:
now = time.time()
cutoff = now - 60 # Letzte 60 Sekunden
# Alte Einträge entfernen
while self.request_timestamps and self.request_timestamps[0] < cutoff:
self.request_timestamps.popleft()
while self.token_usage and self.token_usage[0][0] < cutoff:
self.token_usage.popleft()
# Prüfe Request-Limit
if len(self.request_timestamps) >= self.max_requests:
wait_time = 60 - (now - self.request_timestamps[0])
time.sleep(max(0, wait_time))
return self.acquire(estimated_tokens)
# Prüfe Token-Limit
current_tokens = sum(t[1] for t in self.token_usage)
if current_tokens + estimated_tokens > self.max_tokens:
oldest = self.token_usage[0][0]
wait_time = 60 - (now - oldest)
time.sleep(max(0, wait_time + 0.1))
return self.acquire(estimated_tokens)
# Erlaubt: Token und Request registrieren
self.request_timestamps.append(now)
self.token_usage.append((now, estimated_tokens))
return True
async def async_acquire(self, estimated_tokens: int = 1000) -> bool:
"""Asynchrone Variante für hochperformante Anwendungen."""
return self.acquire(estimated_tokens)
Verwendung im Workflow
limiter = HolySheepRateLimiter(max_requests_per_minute=450) # 10% Puffer
def safe_ai_request(user_message: str, priority: str = "normal") -> dict:
"""
Sichere AI-Anfrage mit automatischer Wiederholung bei Rate-Limits.
"""
max_retries = 3
base_delay = 1.0
for attempt in range(max_retries):
try:
# Token-Schätzung basierend auf Nachrichtenlänge
estimated_tokens = len(user_message.split()) * 1.3 # Rough estimation
# Auf Rate-Limit prüfen
if priority == "high":
limiter.acquire(estimated_tokens)
else:
limiter.acquire(estimated_tokens)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
timeout=30.0
)
return {
"success": True,
"content": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"latency_ms": response.response_ms if hasattr(response, 'response_ms') else None
}
except Exception as e:
error_str = str(e).lower()
if "429" in error_str or "rate limit" in error_str:
delay = base_delay * (2 ** attempt) # Exponential backoff
print(f"Rate-Limit erreicht. Warte {delay}s (Versuch {attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(delay)
continue
else:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"attempt": attempt + 1
}
return {"success": False, "error": "Max retries exceeded", "attempts": max_retries}Fehler 2: Unzureichende Kontext-Verwaltung
Symptom: KI "vergisst" vorherige Gesprächsteile. Inkonsistente Antworten bei Follow-up-Fragen.
# FEHLERHAFT: Keine Kontext-Pflege
def bad_conversation(user_id: str, new_message: str):
# Jede Anfrage ohne Historie
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": new_message}]
)
return response.choices[0].message.content
LÖSUNG: Session-basierte Kontext-Verwaltung mit Token-Limit-Handling
from datetime import datetime
from collections import OrderedDict
class ConversationContextManager:
"""
Verwaltet Kontexthistorie mit automatischer Token-Limit-Optimierung.
Verwendet sliding window für relevante Kontexterhaltung.
"""
def __init__(self, max_context_tokens: int = 6000,
system_prompt: str = "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent."):
self.max_tokens = max_context_tokens
self.system_prompt = system_prompt
self.sessions = {} # session_id -> conversation history
self.token_counts = {}
def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""Grobe Token-Schätzung (ca. 4 Zeichen pro Token für Deutsch)."""
return len(text) // 4
def add_message(self, session_id: str, role: str, content: str):
"""Fügt Nachricht zur Session hinzu."""
if session_id not in self.sessions:
self.sessions[session_id] = []
self.token_counts[session_id] = 0
message = {"role": role, "content": content}
tokens = self.estimate_tokens(content)
self.sessions[session_id].append(message)
self.token_counts[session_id] += tokens
# Automatische Kontext-Komprimierung bei Überschreitung
while self.token_counts[session_id] > self.max_tokens:
self._compress_session(session_id)
def _compress_session(self, session_id: str):
"""
Komprimiert die Kontexthistorie wenn Token-Limit erreicht.
Behält System-Prompt und letzte relevante Nachrichten.
"""
history = self.sessions[session_id]
# Behalte: System-Prompt + letzte 6 Nachrichten
compressed = [history[0]] # System-Prompt immer behalten
# Letzte Nachrichten mit Rollen-Interleaving
recent = history[-7:] # Letzte 7 nach System
for msg in recent:
if msg["role"] == "user":
# User-Nachricht + direkte AI-Antwort dazu
compressed.append(msg)
# Nächste Assistant-Nachricht suchen
idx = len(compressed)
for i, m in enumerate(history[len(compressed):]):
if m["role"] == "assistant":
compressed.append(m)
break
self.sessions[session_id] = compressed
self.token_counts[session_id] = sum(
self.estimate_tokens(m["content"]) for m in compressed
)
def get_context(self, session_id: str) -> list:
"""Gibt optimierten Kontext für API-Aufruf zurück."""
if session_id not in self.sessions:
return [{"role": "system", "content": self.system_prompt}]
return self.sessions[session_id]
def clear_session(self, session_id: str):
"""Löscht Session-Daten (DSGVO-konform)."""
if session_id in self.sessions:
del self.sessions[session_id]
if session_id in self.token_counts:
del self.token_counts[session_id]
Verwendung
ctx_manager = ConversationContextManager(
max_context_tokens=6000,
system_prompt="""Du bist der technische Support-Assistent für TechVision.
Antworte stets höflich und professionell. Bei technischen Problemen
bitte immer Schritte zur Fehlerbehebung angeben."""
)
def smart_conversation(session_id: str, user_message: str) -> dict:
"""Kontextbewusste Konversation mit HolySheep AI."""
# Nachricht zur Historie hinzufügen
ctx_manager.add_message(session_id, "user", user_message)
# Kontext abrufen und API-Aufruf
messages = ctx_manager.get_context(session_id)
start = time.perf_counter()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
temperature=0.7
)
latency_ms = round((time.perf_counter() - start) * 1000, 2)
ai_response = response.choices[0].message.content
tokens_used = response.usage.total_tokens
# AI-Antwort zur Historie hinzufügen
ctx_manager.add_message(session_id, "assistant", ai_response)
return {
"response": ai_response,
"latency_ms": latency_ms,
"tokens_used": tokens_used,
"context_tokens": ctx_manager.token_counts.get(session_id, 0),
"session_id": session_id
}Fehler 3: Fehlende Fallback-Strategien
Symptom: Workflow stoppt komplett bei API-Ausfall. Keine Benutzerfreundliche Fehlermeldung.
# FEHLERHAFT: Kein Fallback bei API-Fehler
def bad_ai_response(user_query: str):
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": user_query}]
).choices[0].message.content
LÖSUNG: Multi-Tier-Fallback mit Modell-Downgrade
class HolySheepFailover:
"""
Intelligentes Failover-System mit automatischer Modell-Auswahl.
Priorität: Schnellste verfügbare Option.
"""
MODELS_BY_TIER = {
"primary": [
("gpt-4.1", "https://api.holysheep.ai/v1", 8.0), # $8/MTok
("claude-sonnet-4.5", "https://api.holysheep.ai/v1", 15.0), # $15/MTok
],
"fallback_1": [
("gemini-2.5-flash", "https://api.holysheep.ai/v1", 2.5), # $2.50/MTok
],
"fallback_2": [
("deepseek-v3.2", "https://api.holysheep.ai/v1", 0.42), # $0.42/MTok
],
"emergency": [
("cached-response", None, 0), # Lokaler Cache
]
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.fallback_cache = {} # query_hash -> cached_response
self.metrics = {"success": 0, "fallback_used": 0, "failed": 0}
def _get_cache_key(self, text: str) -> str:
"""Erstellt Hash für Cache-Lookup."""
import hashlib
return hashlib.md5(text.lower().strip().encode()).hexdigest()
def _create_client(self, base_url: str):
"""Erstellt API-Client für gegebenen Endpunkt."""
if base_url is None:
return None
return OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=base_url)
def _extract_keywords(self, text: str) -> list:
"""Extrahiert Schlüsselwörter für Cache-Lookup."""
stopwords = {'der', 'die', 'das', 'und', 'oder', 'ist', 'wie', 'was', 'kann', 'ich', 'bitte'}
return [w.lower() for w in text.split() if w.lower() not in stopwords]
def _find_cache_match(self, user_query: str) -> str | None:
"""
Findet ähnliche gecachte Antworten basierend auf Keyword-Overlap.
"""
query_keywords = set(self._extract_keywords(user_query))
best_match = None
best_overlap = 0
for cache_key, (keywords, response) in self.fallback_cache.items():
overlap = len(query_keywords & set(keywords))
if overlap > best_overlap and overlap >= 3: # Mindestens 3 gemeinsame Keywords
best_match = response
best_overlap = overlap
return best_match
def request_with_fallback(self, user_message: str,
max_latency_ms: float = 3000) -> dict:
"""
Führt Anfrage mit automatischem Failover aus.
"""
result = {
"success": False,
"response": None,
"model_used": None,
"latency_ms": None,
"cost_usd": None,
"fallback_level": 0
}
# Cache prüfen
cached = self._find_cache_match(user_message)
if cached:
result.update({
"success": True,
"response": cached,
"model_used": "cache",
"latency_ms": 0,
"cost_usd": 0,
"fallback_level": 0
})
self.metrics["success"] += 1
return result
# Tier 1: Primary Models
for model, url, price_per_mtok in self.MODELS_BY_TIER["primary"]:
try:
start = time.perf_counter()
client = self._create_client(url)
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
timeout=15.0
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
if latency_ms > max_latency_ms:
raise TimeoutError(f"Antwortzeit {latency_ms}ms überschreitet Limit")
result.update({
"success": True,
"response": response.choices[0].message.content,
"model_used": model,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"cost_usd": round(response.usage.total_tokens * price_per_mtok / 1_000_000, 6),
"tokens_used": response.usage.total_tokens
})
# Cache für später
cache_key = self._get_cache_key(user_message)
self.fallback_cache[cache_key] = (
self._extract_keywords(user_message),
result["response"]
)
self.metrics["success"] += 1
return result
except Exception as e:
print(f"Tier 1 Fehler mit {model}: {str(e)}")
continue
# Tier 2: Fallback Modelle
for model, url, price_per_mtok in self.MODELS_BY_TIER["fallback