Lösungen · Kiosk

Sprach-first-Kioske mit antwortbezogenem Audit-Trail.

MOS4-Kiosk liefert LLM auf dem Gerät, refuse-preferred RAG, Vier-Schichten-Prompt-Injection-Abwehr und mehrsprachige Sprache — standardmäßig offline. Jede Antwort trägt einen vollständigen Herkunftsdatensatz.

KI · Kiosk-Vertikal
≤ 280 MB LLM-RAM auf dem Gerät Akzeptanzkriterium: 4-Bit-quantisiertes SmolLM2 360M auf compute-class
≤ 15 % WER bei 70–75 dB Akzeptanzkriterium: Sprache im industriellen Geräuschpegel
6 Monate Audit-Aufbewahrung antwortbezogener Herkunftsdatensatz, gleitendes Fenster

Differenzierungsmatrix

MOS4-Kiosk versus alternative Ansätze.

Kategoriebeschriftungen gemäß Entscheidung D-02 — keine namentlichen Wettbewerber. Jede Zeile ist eine unabhängig überprüfbare Fähigkeit, keine Marketingaussage.

Kiosk-Ansatzvergleich — MOS4-Kiosk vs. Kategoriealternativen
Fähigkeit MOS4 Kiosk Cloud-native SaaS Hardware-OEM + KI-Partner Konversationsagent-Plattform
Offline-first-Antworten ja nein teilweise nein
Dokumentierte RAG-Ablehnungsschranke ja selten nein nein
Antwortbezogenes Audit-Manifest ja nein nein nein
4-Schichten-Prompt-Injection-Abwehr ja teilweise teilweise teilweise
Single-Vendor-Vollstack ja nein nein nein

Cloud-native SaaS

Dauernde Konnektivität erforderlich

cloud-abhängig

  • Offline-Betrieb nicht verfügbar
  • Audit-Trail hängt von Cloud-Logging ab
  • RAG-Ablehnungsschranke selten oder fehlend
  • Prompt-Injection-Abwehr teilweise
  • Multi-Vendor-Integration erforderlich

MOS4 Kiosk

Offline-first by Design

Single-Vendor-Vollstack

  • LLM, RAG und Sprache laufen auf dem Gerät
  • Antwortbezogenes Audit-Manifest auf EventBus
  • Dokumentierte RAG-Ablehnungsschranke mit Kosinus-Schwellenwert
  • Vier-Schichten-Prompt-Injection-Abwehr
  • Ein Anbieter von der Kamera bis zum Audit-Log

Nachweise

Vier Säulen der MOS4-Kiosk-Plattform.

Refuse-preferred-Antwort

Die RAG-Pipeline prüft die Kosinus-Ähnlichkeit vor der Antworterzeugung. Erster Chunk: ≥ 0,55. Durchschnitt der drei besten: ≥ 0,45. Unterhalb des Schwellenwerts sagt der Kiosk „Dazu habe ich keine Informationen." Akzeptanzkriterium: ≥ 80 % Ablehnungsrate außerhalb des Korpus, ≤ 10 % Falschablehnungen innerhalb des Korpus.

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Sprache im Lärm

Whisper-tiny mehrsprachig mit obligatorischer STT-Vokabular-Anreicherung für domänenspezifische Begriffe. Akzeptanzkriterium: WER ≤ 15 % bei 70–75 dB — typische Fabrikhallen- und Lobbylärmpegel. Streaming-TTS mit Erstes-Audio-Ziel von etwa 200–300 ms.

Audit-Trail

Jede Antwort veröffentlicht einen Herkunftsdatensatz auf dem EventBus: Chunk-IDs, Dokumentpfade, Modellversion, Ähnlichkeitswerte und Ablehnungsgrund. Sechs Monate gleitende Aufbewahrung. Geeignet als Nachweis für EU-KI-Verordnung §10 und §13.

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MCP-Tool-Schranke

Das Modell kann nur Tools aufrufen, die explizit in der MCP-Allowlist stehen. Standardliste ist minimal. Tool-Eskalation erfordert Operator-Konfiguration. Akzeptanzkriterium: ≥ 95 % Deflexion bei 20 Red-Team-Injektionen.

Umfangsgrenzen

Was MOS4-Kiosk nicht abdeckt.

Visuelle PPE / CV-Erkennung

Computer Vision und PPE-Erkennung werden von der AI-Vision-Plattform abgedeckt, nicht der Kiosk-Plattform. Beide können auf demselben Gerät laufen.

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Cloud-Orchestrierung

Umfangreiche Cloud-Orchestrierung, Multi-Region-Routing und verwaltete LLM-API-Aufrufe sind außerhalb des Umfangs. Der Kiosk läuft am Edge; Cloud ist opt-in, nicht Standard.

Foundation-Model-Training

MOS4-Kiosk stellt vortrainierte quantisierte Modelle bereit. Foundation-Model-Training und Fine-Tuning-Workflows sind außerhalb des Umfangs. RAG und Vokabular-Anreicherung decken Domänenanpassung ab.

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

  • Benötigt der Kiosk Internet-Konnektivität?

    Nein. Die Standardkonfiguration ist offline-first. LLM, RAG und Sprache laufen alle auf dem Gerät. Cloud-Zugriff ist opt-in und erfordert explizite Konfiguration an drei unabhängigen Schranken: System-Prompt, MCP-Tool-Allowlist und Geräte-Netzwerkrichtlinie.

  • Kann der Kiosk halluzinieren?

    Alle Sprachmodelle können fehlerhafte Ausgaben produzieren. MOS4-Kiosk begegnet dem strukturell: Die RAG-Ablehnungsschranke blockiert Antworten wenn die Korpus-Ähnlichkeit unter den Schwellenwert fällt (Kosinus top-1 ≥ 0,55, Durchschnitt top-3 ≥ 0,45). Unterhalb des Schwellenwerts antwortet der Kiosk „Dazu habe ich keine Informationen" anstatt eine Antwort zu generieren. Das antwortbezogene Audit-Manifest zeichnet auf was abgerufen wurde, die Ähnlichkeitswerte und den Ablehnungsgrund — jede Antwort ist also auditierbar.

  • Funktioniert es mit meiner vorhandenen Hardware?

    MOS4-Kiosk ist siliziumagnostisch oberhalb des 1-GB-RAM-Floors. Er zielt auf compute-class und AI-class Silizium. Die Hardware-Seite enthält die vollständige Silizium-Tier-Liste und Formfaktoren.

  • Wie gilt die EU-KI-Verordnungs-Posture für ein Kiosk-Deployment?

    Das antwortbezogene Audit-Manifest emittiert Herkunftsdatensätze die als Nachweis für EU-KI-Verordnung §10 (Daten-Governance) und §13 (Transparenz) geeignet sind. Die Compliance-Seite enthält das vollständige Bedrohungsmodell und die Posture-Dokumentation.

  • Was ist außerhalb des Umfangs von MOS4-Kiosk?

    Visuelle PPE/CV-Erkennung wird von der AI-Vision-Plattform abgedeckt, nicht dem Kiosk. Cloud-Orchestrierung und Foundation-Model-Training sind ebenfalls außerhalb des Umfangs. Die Kiosk-Plattform ist für verankerte Sprach-first-Q&A mit Audit-Trail konzipiert.

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