Tickessa Local AI einrichten

Tickessa Local AI verarbeitet freigegebene KI-Aufgaben auf einem internen KI-Rechner. Der Dienst ist eine dritte Betriebsart neben einem normalen Cloudzugang und einem kundeneigenen Cloudschlüssel. Ein gespeichertes Profil aktiviert weder ein Projekt noch automatischen E-Mail-Versand.

Lizenz und Download

Local AI ist ein separat nachkaufbares Plugin ausschließlich für das Tickessa-Downloadpaket. Der Erstkauf kostet 99 € zzgl. MwSt. und enthält ein Jahr Updates sowie zeitlich unbegrenzte Nutzung. Ein weiteres Updatejahr kostet freiwillig 49 € zzgl. MwSt. Ohne Verlängerung bleibt die installierte Version nutzbar; bereits berechtigte Pakete bleiben im Kundenkonto erneut abrufbar. Hostingpakete sind nicht berechtigt.

Was „Nur lokal“ genau bedeutet

Für ein Projekt im Modus Nur lokal akzeptiert Tickessa ausschließlich Modelle des geprüften internen Dienstes. Cloud-Primärmodelle und Cloud-Fallbacks werden vor dem Aufruf blockiert. Fällt der KI-Rechner oder die Verbindung aus, bleiben Ticketansicht, Wissensbasis und manuelle Antworten nutzbar; der Vorgang wechselt nicht heimlich in die Cloud.

Die Anzeige Keine Ticketinhalte an externe KI-Anbieter ist nur für einen erfolgreich geprüften Nur-lokal-Datenweg zulässig. Sie verspricht nicht, dass alle Systeme im selben Gebäude stehen. Bei einer VPN-Verbindung kann der Tickessa-Server außerhalb des Firmennetzes betrieben werden.

Vorbereitungen am KI-Rechner

Du benötigst einen Mac mit Apple Silicon, Node.js ab 22.13, ein internes TLS-Zertifikat und einen lokalen OpenAI-kompatiblen Modellserver. Modelle gehören nicht zum Tickessa-Paket. Prüfe für jedes Modell Quelle, Lizenz, SHA-256-Prüfsumme, Speicherbedarf und erlaubte Nutzung.

Trage tatsächlich installierte Text- und Embedding-Modelle getrennt in TICKESSA_LOCAL_AI_TEXT_MODELS und TICKESSA_LOCAL_AI_EMBEDDING_MODELS ein. Tickessa errät Fähigkeiten nicht aus einem Modellnamen. Ein Embedding-Modell kann dadurch nicht versehentlich für einen Antwortentwurf verwendet werden und umgekehrt.

Der Modellserver und der Tickessa-Dienst dürfen nur auf Loopback oder privaten Adressen erreichbar sein. Richte keine Portweiterleitung aus dem öffentlichen Internet ein.

Dienst installieren

Prüfe zuerst die ZIP-Prüfsumme aus dem Kundenkonto. Entpacke das signierte Mac-Paket und öffne Installieren.command. Der Assistent prüft Apple Silicon, Node.js und die Paketsignatur, fragt vorhandene Text- und Embedding-Modelle ab und richtet einen Benutzerdienst ein. Dieser startet nach der Anmeldung am Mac. Konfiguration, Zertifikat, Verbindungsdaten und Vektorindex liegen unter ~/Library/Application Support/Tickessa Local AI/. Modelle und eine gegebenenfalls erforderliche VPN-Verbindung müssen vorher vorbereitet werden.

Für einen administrierten Mac enthält das Paket zusätzlich packaging/macos/install.sh zur Einrichtung als systemweiter Dienst mit vorbereitetem Dienstbenutzer. Konfiguration und Zustand liegen außerhalb der Release-Dateien und bleiben bei einem normalen Update erhalten.

Die vollständigen Befehle, Voraussetzungen sowie Update- und Deinstallationswege stehen in der beigefügten README.md. Intel-Macs, Windows und Linux gehören nicht zum angebotenen KI-Plugin. Eine Freigabe für macOS 27 erfolgt erst nach Prüfung.

Verbindung in Tickessa anlegen

Öffne Einstellungen → KI-Anbieter → Tickessa Local AI und trage ein:

• Dienstadresse: private HTTPS-Adresse ohne Unterpfad, zum Beispiel https://10.0.0.20:7443.
• Verbindungsweg: privates LAN oder kundenseitig kontrollierter VPN-Tunnel.
• Route: direkt oder bewusst weitergeleitet. Diese Auswahl muss zur Meldung des Dienstes passen.
• Zugangsgeheimnis: mindestens 32 zufällige Zeichen; es wird verschlüsselt gespeichert und nicht wieder ausgegeben.
• Server-CA: das CA-Zertifikat, mit dem Tickessa das interne Serverzertifikat prüft.
• Zeit- und Aufrufgrenzen: Schutz vor zu langen, zu vielen oder wiederholten Aufrufen.

Wähle danach Verbindung und Datenschutz prüfen. Der Test sendet keine Ticket- oder Wissensinhalte. Er prüft private Route, Zertifikat, Zugangsgeheimnis, Protokollversion, Dienstidentität, Topologie, Route und gemeldete Datenschutzgrenzen. Ein festes synthetisches 128-KiB-Prüfmuster misst den ungefähren Routendurchsatz; es ist kein Modellbenchmark. Außerdem erfasst der Test Modell-IDs, Warteschlange und technische Ressourcen.

Änderst du Adresse, Route, Topologie, Geheimnis oder CA, verfällt der alte Prüfstatus. Führe den Test dann erneut aus und bestätige anschließend die Nur-lokal-Betriebsart der betroffenen Projekte neu. Bis dahin bleiben lokale Aufrufe gesperrt.

Projekt freigeben

Wähle unter Betriebsart und lokale Wissenssuche zuerst das Projekt:

• Cloud/BYOK: nur Cloudmodelle; Local AI ist gesperrt.
• Tickessa AI mit Kontingent: zentral freigegebene Gateway-Modelle; Local AI ist gesperrt.
• Nur lokal: nur der geprüfte lokale Dienst; niemals Cloud-Fallback.
• Hybrid: Cloud nur für ausdrücklich eingetragene und bestätigte Datenkategorien.

Ordne anschließend unter den Aufgabenregeln lokale Modelle den gewünschten Funktionen zu, etwa Klassifizierung, Zusammenfassung oder Antwortentwurf. Ein Modell erscheint erst nach erfolgreichem Verbindungstest. Jede Ausgabe bleibt den normalen Eingabe-, Quellen- und Ausgabeschutzregeln unterworfen.

Lokale Wissenssuche

Wähle ein lokales Embedding-Modell und Index neu aufbauen. Tickessa sendet dabei nur die aktuelle freigegebene öffentliche Wissensfassung dieses Projekts an den internen Dienst. Gespeichert werden danach Quellkennungen, Prüfsummen und Vektoren, nicht die Artikeltexte. Der Originalbestand bleibt in MariaDB und kann den Index jederzeit neu erzeugen.

Nach einer Wissensänderung wird ein veralteter Vektorindex nicht weiterverwendet. Bis zum Neuaufbau steht die vorhandene lokale Volltextsuche zur Verfügung.

Anhänge, OCR und Transkription

Dienstversion 0.2.0 unterstützt Textaufgaben, Embeddings und Vektorsuche mit expliziter Modelltrennung. Anhänge, OCR und Transkription sind noch nicht freigegeben. Sie werden im Nur-lokal-Modus deshalb nicht an einen externen Dienst ausgelagert, sondern bleiben zur menschlichen Bearbeitung zurückgestellt.

Diagnose und Störungen

Der geprüfte Status zeigt Protokoll- und Dienstversion, LAN/VPN, direkte/weitergeleitete Route, Laufzeit, Latenz, Warteschlange, freien Speicher und Knotenanzahl. Diese Angaben enthalten keine Prompts oder Antworten. Der Speicherwert eines einzelnen KI-Laufs beschreibt nur den Tickessa-Dienstprozess; Modellserver, GPU-Speicher, Systemspeicherdruck und Swap müssen für eine Hardwarefreigabe zusätzlich am KI-Rechner gemessen werden.

Das Dienstpaket enthält ab Version 0.1.1 node bin/benchmark.mjs. Mit Dienstadresse, CA, Zugangsgeheimnis sowie je einer Text- und Embedding-Modellkennung prüft dieser Befehl ausschließlich mit synthetischen Inhalten TLS, Authentifizierung, Protokoll, Routentest, strukturierte Textausgabe, Warteschlange, Embeddings und Vektorsuche. Führe ihn nach Installation, Modellwechsel und Dienstupdate aus; bewahre das JSON-Ergebnis zusammen mit Hardware-, System- und Laufzeitangaben auf.

Bei Ausfall prüfst du in dieser Reihenfolge:

1. Läuft der Local-AI-Dienst und stimmt seine private Bind-Adresse?
2. Sind Zertifikat und CA gültig?
3. Stimmen Geheimnis, Protokoll, Topologie und Route überein?
4. Ist der lokale Modellserver erreichbar und das gewählte Modell geladen?
5. Ist die Warteschlange voll oder das Zeitlimit zu knapp?

Aktiviere zur Fehlerbehebung keinen öffentlichen Port und keinen Cloud-Fallback. Nutze die manuelle Ticketbearbeitung, bis der private Verbindungstest wieder erfolgreich ist.

Noch keine Hardwarezusage

Mac mini und Mac Studio sind vorgesehene Testklassen, aber noch keine zugesicherte Dimensionierung. Eine Empfehlung entsteht erst aus reproduzierbaren Messungen mit konkretem Modell, Quantisierung, Kontextlänge, Parallelität, Speicher und Netzwerkroute. Zwei Rechner zur Lastverteilung sind außerdem nicht dasselbe wie verteilte Inferenz eines einzelnen großen Modells.

Eine erste Entwicklungs-Baseline auf einem Mac mini mit M4 und 16 GB hat den vollständigen Einzelknotenpfad mit qwen3:4b und qwen3-embedding:0.6b erfolgreich durchlaufen. Kurze strukturierte Textaufträge lagen nach dem ersten Lauf bei etwa 2,2 Sekunden; zwei gleichzeitig eingereichte Aufträge wurden mit einem Textslot kontrolliert nacheinander verarbeitet. Diese Einzelmessung belegt die technische Funktionsfähigkeit, ist aber ausdrücklich keine Freigabe für eine bestimmte Kundengröße oder für die geplanten M6-/M5-/Clusterstufen.