Sparsames Rechnen
Code löst Vorhersagbares, kleine Modelle Mehrdeutigkeit und hohe Präzision nur teure Fehler.
Transparente Entwicklung
Technologie-Stack & KI-Architektur
Eine öffentliche, versionierte Sicht darauf, wie Maison Apéro Weinwissen, Geschwindigkeit, Kosten und Datenschutz ausbalanciert und Produktion von Validierung trennt.
Catalog2026-10-23
Bereitstellungsstatus
Diese Seite wird aus einem Katalog erzeugt. Nur produktiv validierte Komponenten gelten als aktiv.
- Aktiv
- Teilweise aktiv
- In Prüfung
- Geplant
KI-Technologie-Stack
Der Client wählt keinen Anbieter; der Server steuert Aufgabe, Modell, Abrechnung und Fallback.
| Ebene | Technologie oder Modell | Zweck | Status |
|---|---|---|---|
| Client | Flutter 3.47 / Dart 3.13 |
Eine UI-Basis für Android, iOS, Web und PWA. | Aktiv |
| Authentifizierung und API-Schutz | Firebase Auth / App Check |
Akzeptiert authentifizierte Benutzer und verifizierte App-Instanzen. | Aktiv |
| Bewertungs-Orchestrator | Cloud Functions / Node.js 22 |
Klassifiziert Bewertung und Lernen, wählt Modelle, steuert Kontingente und Zugriff, wiederholt und validiert. | Teilweise aktiv |
| Verifizierter Cache | Verified Wine Library cache |
Liefert ein verifiziertes Wine-Library-Ergebnis ohne neue Modellanfrage. | Aktiv |
| Sommelier Analytics Engine | Maison Sommelier Analytics 30-Region Engine |
Deduktive Kausalinferenz-Graphen für 30 Spitzen-Terroirs, die Stratigraphie, Mikroklima, önologische Biochemie und sofortige Textbewertung verbinden. | Aktiv |
| Eingabenormalisierung | ministral-8b-2512256k Kontext · strukturierte Ausgaben |
Normalisiert die Weinidentität aus Etikett, Karte oder Text und prüft die Eignung. | In Prüfung |
| Bewertungsvalidierung | mistral-small-2603256k Kontext · strukturierte Ausgaben · einstellbares Reasoning |
Validiert Entwurfs- und Fragenmetadatenpfade vor einer Produktionsfreigabe. | In Prüfung |
| Leichtes Gemini | gemini-3.5-flash-lite1M Eingabekontext · strukturierte Ausgaben · Thinking |
Übersetzung und leichte Verarbeitung: Gemini 3.5 Flash-Lite. Die Weinidentifikation nutzt Gemini 3.8 Flash. | Aktiv |
| Hochpräzises Gemini | gemini-3.8-flash1M Eingabekontext · strukturierte Ausgaben · Thinking niedrig/mittel/hoch |
Bewertungen, Grand, Lernquiz und schriftliche Bewertung: Gemini 3.8 Flash. | Aktiv |
| Daten | Firestore / Wine Library |
Verifizierte Weinfakten, Bewertungen und Sprachcache. | Aktiv |
| Vertrauliches Wissen | Server-only reference layer |
Hält Referenzen und Bewertungs- oder Fragenanweisungen auf dem Server. | Teilweise aktiv |
| Geheimnisse | Google Secret Manager |
Trennt Zugangsdaten von Quellcode und Client. | Aktiv |
| Beobachtbarkeit | Cloud Logging / aggregate metrics |
Misst Modell, Aufgabe, Latenz, Tokens und Erfolg ohne Eingabetexte. | Aktiv |
Verarbeitung einer Bewertung oder Lernfrage
Zuerst wird die Wine Library geprüft; Modelle laufen nur bei Bedarf und Ergebnisse werden vor Anzeige validiert.
Etikett, Weinkartenausschnitt oder eingegebene Identität
Auth + App Check
Serververtrag für Bewertung oder Lernen
Wine-Library-Treffer → verifizierter Cache; Kontingente je Aufgabe
Identitätsnormalisierung → Validierung
Bewertungsentwurf → Mistral Small 4 · nur Validierung
Übersetzung und leichte Verarbeitung: Gemini 3.5 Flash-Lite. Die Weinidentifikation nutzt Gemini 3.8 Flash.
Bewertungen, Grand, Lernquiz und schriftliche Bewertung: Gemini 3.8 Flash.
Struktur, Fakten, Sprache, Tarif und Richtlinie
Referenzergebnis oder Erstattung
Warum diese Architektur
Vier technische Prinzipien ersetzen eine Einheitslösung.
Belegte Generierung
Verifizierte Daten werden abgerufen und Fakten von Empfehlungen getrennt.
Sicheres Scheitern
Kritische Bewertung wird nicht still herabgestuft: Erstattung und Wiederholung.
Idempotente Abrechnung
Eine Aufgabe hat einen Schlüssel; Wiederholung und Fallback verdoppeln keine Kosten.
Reasoning-Richtlinie
Die Intensität folgt dem Risiko; Prompts, genaue Schwellen und Denkspuren bleiben serverseitig.
| Aufgabe | Modell | Intensität |
|---|---|---|
| Erstellung von Multiple-Choice-Fragen | Gemini 3.8 Flash |
Niedrig |
| Bewertung schriftlicher Antworten | Gemini 3.8 Flash |
Mittel |
| Übersetzung und Extraktion | Gemini 3.5 Flash-Lite |
Minimal |
| Strukturierte Verkostungsbewertung | Gemini 3.8 Flash |
Mittel |
| Entscheidung wesentlicher Abweichungen | Gemini 3.8 Flash |
Hoch |
Passkey & Zugriffsintegrität
Zugriff und Kontingente folgen dem Aufgabenzweck mit Passkey-Authentifizierung (FIDO2 / WebAuthn), nicht dem internen Anbieter.
- Gespeicherte Bewertungen erneut zu öffnen ist unbegrenzt möglich. Neue Bewertungen folgen dem Server-Kontingent, auch bei vorhandenem Cache.
- Ohne nutzbares Ergebnis werden die für die Anfrage reservierten Kontingente automatisch zurückgegeben.
- Neue Bewertungen prüfen Tarifberechtigung und Kontingente vor dem Start. Das erneute Öffnen gespeicherter Bewertungen ist kostenlos.
- Lernsets folgen transparenten Tarifkontingenten vor dem Start.
- Fallback und Wiederholung verbrauchen kein zusätzliches Kontingent.
- Ohne nutzbares Ergebnis erfolgt eine automatische Kontingentwiederherstellung.
- Biometrische Passkey-Authentifizierung (FIDO2 / WebAuthn) sichert den Zugang ohne Passwortrisiken.
Fallback ohne stillen Qualitätsverlust
- Bewertungen, Grand, Lernquiz und schriftliche Bewertung: Gemini 3.8 Flash.
- Übersetzungen nutzen Gemini 3.5 Flash-Lite mit begrenzten Versuchen und Gemini 3.8 Flash bei fehlgeschlagener Validierung.
- Ein Gemini-3.8-Flash-Fehler wird nicht schwächer bewertet.
- Eine Aufgabe kostet höchstens einmal.
Vertraulichkeitsgrenze
- Der Katalog ist öffentlich, der Client kontrolliert das Modell nicht.
- Prompts, private Referenzen, Schwellen und Schutzmaßnahmen bleiben serverseitig.
- Denkspuren werden weder gezeigt noch gespeichert.
- Schlüssel bleiben im Secret Manager.
- Grand bleibt während der Mistral-Prüfung im genehmigten Gemini-Pfad.
- Die Mistral-Freigabe verlangt eine zustandslose EU-Regional-API, Trainingsausschluss und bestätigte ZDR-Eignung; vor der Betriebsprüfung wird sie nicht als aktiv gezeigt.
- Logs enthalten Metadaten, nie Prompts, Nachrichten, E-Mails oder Bilder.
Versioned by design
Lebende Architektur
Katalog, acht Sprachen, strukturierte Daten, Sitemap und KI-Zusammenfassung werden gemeinsam erzeugt und geprüft.
Primäre technische Quellen
Architekturfragen
Wählt der Client das Modell?
Nein. Der authentifizierte Server nutzt eine versionierte Richtlinie.
Verbraucht Fallback weiteres Kontingent?
Nein. Es teilt dieselbe idempotente Anfrage.
Verarbeitet Mistral bereits Bewertungen in Produktion?
Nein; es bleibt in mehrsprachiger Weinprüfung.
Sind Bewertungsanweisungen öffentlich?
Nein. Architektur ist öffentlich; Anweisungen, Referenzen, Schwellen und Denkspuren bleiben vertraulich.