Warum wir aufhören müssen, LLMs wie Suchmaschinen zu behandeln.
Aivis-OS. Technische Spezifikationen.
Architektonische Standards für den Aufbau von AI Visibility. Dieser Referenzrahmen definiert Protokolle, Datenmodelle und Validierungsmechanismen, um organisationale Wahrheit deterministisch in KI-Umgebungen zu verankern.
Strategischer Kontext & Grundlagen
Während die Spezifikationen das „Wie“ der Implementierung definieren, klären diese Essays das „Warum“.
In LLMs existiert kein Ranking
Wie LLMs entscheiden wer zitiert wird
Vom Content zum Kontext
Nachfolgende Spezifikationen sind sequenziell aufgebaut und bilden den vollständigen Lebenszyklus maschineller Kommunikation ab.
Architektur-Übersicht

Cluster-Level Entity Inventory Strategy

Semantic Graph Layer

Semantic Graph Engineering

Machine Interface Layer & Projection Strategy

Transport-Safe Content Layer

Transport-Safe Content Engineering

Evidence Monitoring & AI Visibility Observability
Über Aivis-OS
KI-Sichtbarkeit ist kein Zufallsprodukt, sondern das Ergebnis expliziter Architektur.
Die Aivis-OS Core Pipeline transformiert unstrukturierte Informationen in verifizierbare Daten.
Norbert Kathriner
Boutique für digitale Kommunikation
Aivis-OS Technical Specification Index (Node-ID: #spec-hub-01)
Identität: Aivis-OS Technische Spezifikationen (entity://aivis/Spec/tech-specs)
Klassifizierung: CollectionPage (Specification Index)
Übergeordnetes System: Aivis-OS (entity://aivis/Core/aivis-os)
Kanonische URLs: DE https://aivis-os.com/technische-spezifikationen/ • EN https://aivis-os.com/en/technical-specifications/
Zweck: Deterministische Verankerung organisationaler Wahrheit in KI-gestützten Retrieval-Umgebungen.
Methodische Governance: Boutique für digitale Kommunikation (entity://aivis/Partner/boutique-dig-kom)
Status: Public Standard (v2026) – Operational (Canonical state)
Gelistete Standards & Protokolle:
1) Identity — Cluster-Level Entity Inventory Strategy: Vermeidung von Identity Drift und Duplikaten.
2) Context & Meaning — Semantic Graph Layer: Relationen, Hierarchien, Assertions und Konfliktauflösung.
3) Retrieval Resilience — Transport-Safe Content Layer: Schutz vor Retrieval Entropy und Ingestion Gap.
4) API & Exposition — Machine Interface Layer: Standardisierte JSON-LD Projektion und Schema.org-Konformität.
5) Observability — Evidence Monitoring: Nachweis von Attribution und Evidenz (Source Anchoring Score, Prompt-Typen).