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KI-Glossar

KI-Glossar: die Begriffe der KI-Entwicklung, klar erklärt

48 Begriffe und 10 Vergleiche, von Tokens bis MCP, jeder in einem klaren Satz und verknüpft mit der kostenlosen Lektion, die ihn praktisch lehrt.

48 Begriffe10 Vergleiche

Begriffe von A bis Z

A

Agentenschleife
Die Agentenschleife ist der Kreislauf im Kern eines Agenten: das Gespräch an das Modell senden, das gewünschte Werkzeug ausführen, das Ergebnis anhängen und wiederholen.
Attention (Aufmerksamkeitsmechanismus)
Attention ist der Schritt in einem Transformer, in dem jedes Token die Tokens bewertet, die es sehen darf, die Punktzahlen in Gewichte umrechnet und eine gewichtete Mischung ihrer Values bildet.

C

Caching
Caching bewahrt das Ergebnis eines früheren Modellaufrufs auf, damit dieselbe Anfrage erneut beantwortet werden kann, ohne zweimal dafür zu zahlen.
Canary-Rollout
Ein Canary-Rollout schickt zuerst einen kleinen Teil des echten Verkehrs an ein neues Modell oder einen neuen Prompt und weitet ihn nur aus, wenn Qualität und Fehler im vereinbarten Rahmen bleiben.
Chunking (Zerlegen)
Chunking zerlegt lange Dokumente vor dem Einbetten in kleinere Abschnitte, damit eine Suche genau den Teil zurückgibt, der eine Frage beantwortet.
Coding-Agent
Ein Coding-Agent ist ein Modell, das ein Code-Repository liest, Dateien ändert und Befehle wie die Tests ausführt, in einer Schleife, bis eine Aufgabe erledigt ist.
Context Engineering
Context Engineering heißt, bei jedem Aufruf auszuwählen, was in den Kontext des Modells kommt, also Anweisungen, Verlauf, Dokumente und Werkzeugergebnisse, damit es genug hat und wenig mehr.

E

Embedding
Ein Embedding ist eine Liste von Zahlen, die die Bedeutung eines Textes darstellt, sodass Texte mit ähnlicher Bedeutung nah beieinanderliegen.
Evaluierung (Eval)
Eine Evaluierung ist ein wiederholbarer Test einer KI-Funktion: feste Eingaben, eine Bewertung für jede Ausgabe und ein Ergebnis, das sich zwischen Versionen vergleichen lässt.

F

Few-Shot-Prompting
Beim Few-Shot-Prompting stehen einige gelöste Beispiele im Prompt, damit das Modell deren Muster, Format und Urteil auf eine neue Eingabe überträgt.
Fine-Tuning (Feinabstimmung)
Fine-Tuning heißt, ein vorhandenes Modell mit eigenen Beispielen weiterzutrainieren, damit es eine Aufgabe, einen Stil oder ein Format lernt, das es vorher nicht gut konnte.

G

Golden Set (Referenzsatz)
Ein Golden Set ist eine feste Sammlung von Eingaben mit vereinbarten guten Antworten, die als verlässlicher Maßstab für die Bewertung einer KI-Funktion dient.
Großes Sprachmodell (LLM)
Ein großes Sprachmodell ist ein neuronales Netz, das mit sehr viel Text trainiert wurde, das nächste Token vorherzusagen, und so schreiben, zusammenfassen, übersetzen und antworten kann.
Guardrails (Leitplanken)
Guardrails sind die Prüfungen rund um einen Modellaufruf, die unerwünschte Ein- und Ausgaben stoppen, durchgesetzt im Code und nicht nur im Prompt erbeten.

H

Halluzination
Eine Halluzination ist eine Antwort eines Sprachmodells, die sicher und flüssig klingt, aber nicht von seinen Quellen gedeckt oder schlicht falsch ist.
Hybride Suche
Die hybride Suche führt eine Stichwortsuche und eine Vektorsuche für dieselbe Anfrage aus und führt beide Ergebnislisten zusammen, damit jede die Lücke der anderen schließt.

I

Inferenz
Inferenz ist das Ausführen eines trainierten Modells, um aus einer Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen, im Gegensatz zum Training; das tut jeder API-Aufruf und jeder lokale Lauf.

J

JSON Schema
JSON Schema ist eine Standardform, um den Aufbau von JSON-Daten zu beschreiben, also Felder, Typen und Pflichtwerte, damit er automatisch geprüft werden kann.

K

KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein Programm, in dem ein Sprachmodell seinen nächsten Schritt selbst wählt und in einer Schleife Werkzeuge aufruft, bis die Aufgabe erledigt ist oder er gestoppt wird.
Kontextfenster
Das Kontextfenster ist die größte Textmenge in Tokens, die ein Modell in einem Aufruf verarbeiten kann: Prompt, Verlauf und eigene Antwort zusammen.

L

Latenz
Latenz ist die Wartezeit einer Nutzerin auf eine Antwort; bei einem Sprachmodell wird sie meist in Zeit bis zum ersten Token und Gesamtzeit geteilt.
LLM als Richter
LLM als Richter heißt, ein Sprachmodell die Ausgabe eines anderen Modells nach einem Bewertungsschema beurteilen zu lassen, wenn eine einfache Code-Prüfung nicht entscheiden kann.
Lokales Modell
Ein lokales Modell ist ein Sprachmodell, das auf Hardware läuft, die Sie kontrollieren, Laptop, Server oder eigene Cloud-Maschine, statt hinter der API eines anderen.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA ist ein Weg, ein Modell anzupassen, indem kleine zusätzliche Matrizen neben seinen eingefrorenen Gewichten trainiert werden, was viel weniger Speicher braucht.

M

Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, um KI-Anwendungen mit Werkzeugen und Daten zu verbinden, sodass ein Server jedem Assistenten dient, der es spricht.
Modell-Routing
Modell-Routing schickt jede Anfrage an das passendste Modell, oft ein kleines günstiges für leichte Anfragen und ein größeres nur bei Bedarf.
Modelldrift
Modelldrift ist eine Veränderung mit der Zeit darin, wie gut eine KI-Funktion arbeitet, weil sich Eingaben, die Welt oder das Modell hinter einer API geändert haben.
Multi-Agenten-System
Ein Multi-Agenten-System verteilt eine Aufgabe auf mehrere KI-Agenten mit eigener Rolle, eigenen Werkzeugen und eigenem Kontext, koordiniert durch Code oder einen weiteren Agenten.

O

Observability (Beobachtbarkeit)
Observability für KI-Funktionen heißt, jeden Modellaufruf mit Prompt, Einstellungen, Tokens, Dauer und Ergebnis aufzuzeichnen, um zu sehen, was geschah und warum.
Offene Gewichte (Open Weights)
Ein Modell mit offenen Gewichten ist eines, dessen trainierte Parameter zum Herunterladen veröffentlicht sind, sodass Sie es auf eigenen Rechnern betreiben, untersuchen und anpassen können.

P

Prompt
Ein Prompt ist der Text, den Sie an ein Sprachmodell schicken, um ihm zu sagen, was es tun soll: die Anweisung, Beispiele und das Material, mit dem es arbeitet.
Prompt Injection
Prompt Injection ist ein Angriff, bei dem Text einer Nutzerin oder aus Daten Anweisungen enthält, die ein Modell dazu bringen, seine eigenen Regeln zu ignorieren.

Q

Quantisierung
Quantisierung speichert die Gewichte eines Modells mit weniger Bits, etwa 4 statt 16, damit es weniger Speicher braucht und schneller läuft, bei leichtem Qualitätsverlust.

R

Ratenlimit
Ein Ratenlimit begrenzt, wie viele Anfragen oder Tokens Sie in einem Zeitraum an eine API senden dürfen; darüber werden Anfragen abgelehnt, bis das Fenster neu beginnt.
Red Teaming
Red Teaming heißt, das eigene KI-System gezielt anzugreifen, um es zu Fehlverhalten, Datenabfluss oder Werkzeugmissbrauch zu bringen und Schwächen zu finden, bevor andere es tun.
Reranking
Reranking nimmt die ersten Ergebnisse einer schnellen Suche und ordnet sie mit einem langsameren, genaueren Modell neu, damit die besten Abschnitte oben stehen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG beantwortet eine Frage, indem es zuerst passende Abschnitte in Ihren eigenen Dokumenten sucht und sie dann einem Sprachmodell gibt, das daraus antwortet.

S

Sandboxing
Sandboxing führt die Werkzeuge oder den erzeugten Code eines Modells in einem abgeschlossenen Raum mit begrenzten Dateien, Netz und Zeit aus, damit sich ein Fehler nicht ausbreitet.
Schwärzen personenbezogener Daten
Das Schwärzen personenbezogener Daten findet Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Anschriften in einem Text und entfernt oder maskiert sie vor dem Senden oder Speichern.
Streaming
Streaming sendet die Antwort eines Modells Stück für Stück, während sie entsteht, sodass die ersten Wörter sofort erscheinen, statt auf die ganze Antwort zu warten.
Strukturierte Ausgabe
Strukturierte Ausgabe heißt, von einem Sprachmodell eine Antwort in einer festen, maschinenlesbaren Form wie JSON mit benannten Feldern zu verlangen statt freien Text.
System-Prompt
Der System-Prompt ist die feste Anweisung vor dem Gespräch, die Rolle, Ton und Regeln des Modells für jede Antwort in einem Chat festlegt.

T

Temperatur
Die Temperatur ist eine Einstellung, die steuert, wie viel Zufall das Modell bei der Wahl des nächsten Tokens nutzt: niedrig ist stetiger, hoch ist abwechslungsreicher.
Text-to-SQL
Text-to-SQL heißt, dass ein Sprachmodell eine Frage in einfachen Worten in eine Datenbankabfrage übersetzt, die geprüft wird, bevor man ihrer Antwort traut.
Token
Ein Token ist das Textstück, in dem ein Sprachmodell liest und schreibt: oft ein Wortteil, ein kurzes ganzes Wort oder ein Satzzeichen.
Tool Calling (Werkzeugaufruf)
Tool Calling lässt ein Sprachmodell Ihr Programm bitten, eine benannte Funktion mit Argumenten auszuführen, etwa eine Suche, und danach das Ergebnis zu nutzen.
Transformer
Ein Transformer ist die Architektur neuronaler Netze, auf der die meisten Sprachmodelle beruhen: ein Stapel gleicher Blöcke, in denen jedes Token per Attention von den anderen aufnimmt, was es braucht.

V

Vektorsuche
Die Vektorsuche findet die gespeicherten Einträge, deren Embeddings dem Embedding einer Anfrage am nächsten liegen, und vergleicht so Bedeutung statt genauer Wörter.

Vergleiche

Die Entscheidungen, nach denen gesucht wird, in einem Satz und einer kurzen Tabelle beantwortet.

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