SAP Generative AI Hub — Praxis: Orchestrierung, Grounding, Maskierung, Filterung
Stand 2026-09-23
Praxislabor zum Generative AI Hub in SAP AI Core (Teil von AI Foundation in der SAP Business AI Platform). Sie stellen den Extended-Plan bereit (eine Einbahnstraße), nutzen oder erstellen das Orchestrierungs-Deployment, rufen POST /v2/completion aus dem SAP Cloud SDK for AI auf und aktivieren Templating, Grounding (help.sap.com, Vector-API, verwaltete Pipelines), Datenmaskierung (SAP Data Privacy Integration) und Inhaltsfilterung (Azure Content Safety, Llama Guard 3). Prompts wandern in die Prompt Registry mit per Git synchronisierten deklarativen Templates. Zwei terminierte Aufgaben: Die Orchestrierung v1 wird am 31. Oktober 2026 abgeschaltet, und masking_providers wurde durch providers ersetzt. Kosten folgen der Kette Tokens → GenAI-Tokens → Capacity Units gemäß SAP-Hinweis 3437766 — nie ein erfundener Preis.
Was Sie lernen
- Den Generative AI Hub korrekt bereitstellen: SAP-AI-Core-Plan extended, SAP-AI-Launchpad-Plan standard, Service Key, Workspace-Verbindung und die vier genai/prompt-Rollensammlungen — und erklären, warum der Extended-Plan nicht herabgestuft werden kann
- Ein Orchestrierungs-Deployment (Szenario und Executable „orchestration“) in einer benannten Resource Group finden oder anlegen und POST /v2/completion aus dem SAP Cloud SDK for AI in TypeScript und Python aufrufen
- Die fünf Module der Orchestrierung v2 konfigurieren — prompt_templating, grounding, masking, filtering, translation — und anhand der intermediate_results belegen, was das Modell tatsächlich erhalten hat
- Antworten auf help.sap.com, auf eine Vector-API-Collection und auf eine verwaltete Pipeline (SharePoint, S3, SFTP, Work Zone, Document Management, ServiceNow, Google Drive) stützen und dabei das Label document-grounding und die Pipeline-Limits beachten
- Prompts und Orchestrierungskonfigurationen in der Prompt Registry versionieren (imperativ zur Designzeit, deklarativer Git-Sync zur Laufzeit) und die Abrechnungskette Tokens → GenAI-Tokens → Capacity Units erklären, ohne Preise zu erfinden
Modulüberblick
Dies ist ein Labormodul, keine Broschüre. Am Ende haben Sie den Generative AI Hub in SAP AI Core bereitgestellt, ein Orchestrierungs-Deployment gefunden (oder angelegt), es aus dem SAP Cloud SDK for AI in TypeScript und Python aufgerufen und die vier Module aktiviert, die einen LLM-Aufruf im Unternehmen vertretbar machen: Templating, Grounding, Datenmaskierung und Inhaltsfilterung — dazu die Prompt Registry, die Prompts zu versionierten, prüfbaren Artefakten macht. Jeder Schritt ist überprüfbar: Jede Übung endet mit einem beobachtbaren Ergebnis, das Sie einem Reviewer zeigen können.
Begriffe, Stand September 2026. Der Generative AI Hub ist eine Fähigkeit von SAP AI Core, das SAP inzwischen als Teil von „AI Foundation“ innerhalb der auf der Sapphire 2026 angekündigten SAP Business AI Platform darstellt (BTP + Business Data Cloud + AI Foundation). Das Produkt, das Sie im BTP-Cockpit bereitstellen, heißt weiterhin SAP AI Core; die Bedienoberfläche ist SAP AI Launchpad. Ein separat zu kaufendes Produkt „SAP AI Hub“ gibt es nicht — wenn ein Kunde „AI Hub“ sagt, ordnen Sie es dem Generative AI Hub in SAP AI Core zu.
Voraussetzungen
- Zugang zu einem SAP-BTP-Global-Account, in dem Sie den SAP-AI-Core-Plan extended zuweisen können (oder zur 30-tägigen Testversion des Generative AI Hub)
- Grundkenntnisse in Node.js/TypeScript oder Python sowie Sicherheit im Umgang mit curl und JSON
- Zuerst die Kernkonzepte durcharbeiten: C119, C026, C027
Lernergebnisse
- Einen funktionsfähigen Generative-AI-Hub-Tenant aufbauen und ihn mit einem Orchestrierungs-Deployment im Status RUNNING und einer ersten Template-basierten Completion belegen.
- Einen gegroundeten, maskierten und gefilterten Orchestrierungsaufruf bauen und jedes Zwischenergebnis einem Security-Reviewer erklären.
- Einen Prompt vom Experimentieren in Launchpad zu einem in Git verwalteten, versionierten Template überführen, das per Szenario, Name und Version referenziert wird.
- Verbrauch mit SAP-Hinweis 3437766, dem AI-Core-Kostenrechner und dem BTP-Usage-Export schätzen und überwachen — ohne erfundene Preise zu zitieren.
Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.