KI-Glossar

KI-Begriffe verständlich erklärt.

Kurze Definitionen, technische Hintergründe und Verweise auf passende Ratgeber, Themen und Leistungen.

A

Agentic AI (Agentische KI)

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die mehrstufige Aufgaben eigenständig planen, Werkzeuge aufrufen und Zwischenergebnisse bewerten, statt nur eine einzelne Anfrage zu beantworten.

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E

Embedding

Ein Embedding stellt Text, Bilder oder andere Daten als Zahlenvektor dar. Inhaltlich ähnliche Daten erhalten ähnliche Vektoren.

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F

Fine-Tuning

Fine-Tuning passt ein bereits trainiertes Modell mit zusätzlichen, spezifischen Daten an, um es für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Stil zu spezialisieren.

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G

Guardrails (KI-Leitplanken)

Guardrails sind technische und organisatorische Leitplanken, die festlegen, was ein KI-System darf, welche Daten es sehen darf und wann eine menschliche Prüfung oder Freigabe erforderlich ist.

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H

Halluzination

Eine Halluzination ist eine plausibel formulierte, aber sachlich falsche oder erfundene Ausgabe eines KI-Modells.

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I

Inferenz

Inferenz ist der Vorgang, bei dem ein bereits trainiertes KI-Modell eine Eingabe verarbeitet und eine Ausgabe erzeugt, im Unterschied zum Training, bei dem das Modell selbst angepasst wird.

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K

KI-Gateway

Ein KI-Gateway ist eine zentrale Schicht zwischen Anwendungen und KI-Modellen, die Zugriffe bündelt, protokolliert, absichert und zwischen verschiedenen Anbietern vermittelt.

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Kontextfenster

Das Kontextfenster ist die maximale Menge an Text, gemessen in Token, die ein Sprachmodell bei einer einzelnen Anfrage gleichzeitig verarbeiten kann.

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L

Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model ist ein auf großen Textmengen trainiertes KI-Modell, das sprachliche Muster verarbeitet und damit Texte erzeugen, zusammenfassen und bearbeiten kann.

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M

MCP (Model Context Protocol)

MCP ist ein offener Standard, mit dem KI-Modelle einheitlich auf externe Werkzeuge, Daten und Systeme zugreifen können, statt für jede Anbindung eine eigene Schnittstelle zu bauen.

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P

Prompt Engineering

Prompt Engineering ist die systematische Gestaltung von Anweisungen an ein Sprachmodell, um zuverlässigere, präzisere oder besser strukturierte Antworten zu erhalten.

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R

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG kombiniert ein Sprachmodell mit einer Suche über eigene Dokumente, damit Antworten auf aktuellem, firmeneigenem Wissen statt nur auf Trainingsdaten basieren.

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T

Token

Ein Token ist eine Verarbeitungseinheit für Text, häufig ein Wort, Wortteil oder Satzzeichen. Token bestimmen unter anderem Kosten, Geschwindigkeit und Kontextgröße.

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Tool Use (Function Calling)

Tool Use ist die Fähigkeit eines Sprachmodells, während einer Antwort strukturiert externe Funktionen aufzurufen, etwa eine Suche, eine Berechnung oder eine Datenbankabfrage.

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V

Vektordatenbank

Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und sucht Einträge anhand ihrer mathematisch bestimmten Ähnlichkeit.

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