Runbook: LLM-Gateway-Connector erstellen

Hinweis: Dies ist eine Kurzreferenz auf Deutsch. Die vollstaendige englische Version befindet sich unter docs/runbooks/llm-gateway-authoring.md.

Die LLM-Anbindung von SWAO ist dateibasiert: ein YAML-Connector pro Plattform. Dieses Runbook zeigt, wie eine beliebige LLM-Plattform ohne Code-Aenderung oder Neubau an SWAO angebunden wird.

1. Drei Schritte

1. wsp/inputs/llm-gateway/_template.yaml (erstellt durch swao init / Setup) oder einen mitgelieferten Connector nach wsp/inputs/llm-gateway/<ihre-id>.yaml kopieren.
2. id, name, protocol, base_url, auth und models.default anpassen.
3. swao setup erneut ausfuehren (oder swao assess --llm <ihre-id> direkt verwenden). Der Connector wird automatisch erkannt; swao health-check Probe 14 bestaetigt die Validierung.

2. Protokoll waehlen

Protokoll	Verwenden fuer
openai	OpenAI, Azure OpenAI, lokale OpenAI-kompatible Dienste
anthropic	Anthropic Claude (direkt oder ueber AWS Bedrock)
ollama	Lokaler Ollama-Server
custom	Beliebige REST-API mit eigenem Adapter

3. Pflichtfelder

id: mein-connector          # Eindeutiger Bezeichner (Kleinbuchstaben, Bindestriche)
name: Mein LLM-Dienst       # Anzeigename
protocol: openai            # Siehe Tabelle oben
base_url: https://...       # API-Endpunkt
auth:
  type: bearer_token
  env: MEIN_API_SCHLUESSEL  # Name der Umgebungsvariable -- kein Klartext-Token
models:
  default: gpt-4o

4. Testen

swao health-check           # Probe 14 zeigt den Verbindungsstatus
swao assess --llm mein-connector --passes inv --app <app-id>

Weitere Details: englisches Runbook docs/runbooks/llm-gateway-authoring.md.