Batch Inference

Batch Inference (Stapel-Inferenz) ist die KI-gestützte Verarbeitung vieler Datensätze in einem geplanten Lauf (z. B. nachts oder stündlich) statt in Echtzeit. Dabei werden Eingaben gesammelt, gebündelt an ein Modell gesendet und die Ergebnisse anschließend gespeichert oder in nachgelagerte Systeme zurückgeschrieben. Das ist besonders sinnvoll, wenn Geschwindigkeit pro Einzelanfrage weniger wichtig ist als niedrige Kosten, Stabilität und hoher Durchsatz.

Was bedeutet Batch Inference im Kontext von Automatisierung?

In wachsenden KMU entstehen oft wiederkehrende Aufgaben in größeren Mengen: E-Mails klassifizieren, Tickets priorisieren, Dokumente extrahieren oder Produktdaten anreichern. Batch Inference bringt hier Struktur in den Prozess: Statt jede Anfrage „live“ zu berechnen, werden Daten in Paketen verarbeitet – ähnlich wie eine nächtliche Lohnabrechnung oder ein täglicher Reportlauf. Technisch ist Batch Inference eine Form von Inference: Das Modell wird nicht trainiert, sondern nutzt gelerntes Wissen, um neue Eingaben zu bewerten oder Inhalte zu erzeugen.

Wie funktioniert Batch Inference? (typischer Ablauf)

• 1) Sammeln: Eingaben werden aus Quellen wie CRM, Helpdesk, E-Mail-Postfächern oder Datenbanken gesammelt (z. B. alle neuen Support-Tickets seit dem letzten Lauf).
• 2) Vorverarbeiten: Bereinigung, Duplikate entfernen, PII ggf. schwärzen, Prompt-Vorlagen anwenden (häufig mit Prompt Engineering bzw. Prompt Templates).
• 3) Batch-Job ausführen: Das Modell (z. B. ein Large Language Model (LLM)) verarbeitet die Datensätze gebündelt. Je nach Provider/Stack kann das über einen Inference-Server (vLLM / TGI / Triton) oder APIs wie die OpenAI Batch API passieren.
• 4) Validieren & kontrollieren: Ergebnisse werden geprüft (z. B. Schema-Checks, Plausibilität, Stichproben, ggf. Human-in-the-Loop (HITL) bei kritischen Fällen).
• 5) Zurückschreiben & auslösen: Ergebnisse landen strukturiert im Zielsystem (Tags im Ticketsystem, Felder im CRM, Einträge im Data Warehouse) und können Workflows anstoßen, z. B. in n8n oder über Workflow Orchestration (Workflow-Orchestrierung).

Warum ist Batch Inference wichtig?

Batch Inference ist ein Hebel für skalierbare Prozesse, weil es Kosten, Stabilität und Planbarkeit verbessert. Viele KI-Anwendungen sind nicht „kundenkritisch in Sekunden“, sondern tolerieren Verzögerungen von Minuten bis Stunden (z. B. tägliche Lead-Scoring-Updates). In Batch-Läufen lassen sich außerdem Rate Limits und Lastspitzen besser managen (siehe API Rate Limits (Ratenbegrenzung)), und die Ausführung kann in günstige Zeitfenster gelegt werden. Gleichzeitig steigt der Durchsatz, was bei großen Datenmengen (Backlogs) entscheidend ist.

Beispiele aus der Praxis (KMU)

• Support: Nachts werden alle Tickets des Tages zusammengefasst, kategorisiert und priorisiert; am Morgen ist die Queue sortiert.
• Vertrieb: Wöchentliches Lead-Scoring aus CRM-Notizen und E-Mail-Verläufen, inklusive nächster empfohlener Aktion.
• Finance/Backoffice: Stapelweise Extraktion von Rechnungsdaten (Positionen, Beträge, Lieferanten) aus PDFs, um Buchungsprozesse vorzubereiten.
• Marketing: Produktbeschreibungen oder Metadaten werden in großen Mengen erzeugt/vereinheitlicht (mit Qualitätschecks gegen Halluzinationen (Hallucinations)).

Was kostet Batch Inference?

Die Kosten hängen vor allem von Token-/Rechenverbrauch, Modellwahl, Datenmenge, Kontextlänge und Qualitätskontrollen ab. Batch ist oft günstiger als Echtzeit, weil sich Ausführung und Ressourcen besser bündeln lassen und weniger „Peak“-Kapazität nötig ist (siehe Latency (Latenz) & Throughput und Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)). Zusätzlich sollten KMU Aufwand für Monitoring, Logging und Governance einplanen, z. B. Model Monitoring & Observability (LLMOps) sowie AI Governance und Datenschutzanforderungen.

Merksatz: Wenn ein Prozess nicht sofortige Antworten braucht, aber viele Datensätze zuverlässig verarbeitet werden müssen, ist Batch Inference meist die effizienteste KI-Betriebsform.