KI-Glossar — LLM, RAG & KI-AgentenKI, einfach erklärt.
20 Begriffe, die in jedem KI-Projekt fallen — kurz, korrekt und ohne Marketing.
- Large Language Model (LLM)
- Ein großes Sprachmodell ist ein neuronales Netz, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Sprache verstehen und erzeugen kann. Beispiele sind GPT-Modelle oder offene Modelle, die lokal betrieben werden können.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Verfahren, bei dem vor jeder Antwort passende Textstellen aus eigenen Daten gesucht und dem Sprachmodell mitgegeben werden. So antwortet die KI auf Basis Ihrer Dokumente und kann Quellen nennen.
- KI-Agent
- Eine KI-Anwendung, die nicht nur antwortet, sondern Schritte plant und Werkzeuge wie Datenbanken, E-Mail oder APIs selbstständig benutzt, um eine Aufgabe zu erledigen.
- Embedding
- Eine Zahlenreihe (Vektor), die die Bedeutung eines Textes abbildet. Ähnliche Inhalte liegen im Vektorraum nahe beieinander — die Grundlage semantischer Suche.
- Vektordatenbank
- Datenbank, die Embeddings speichert und sehr schnell die inhaltlich ähnlichsten Einträge findet. Kernbaustein von RAG-Systemen.
- Function Calling
- Fähigkeit eines Sprachmodells, strukturierte Aufrufe an definierte Funktionen zu erzeugen — etwa „Kunde suchen“ oder „Termin anlegen“. Damit werden Agenten möglich.
- Prompt
- Die Anweisung bzw. Eingabe an ein Sprachmodell. Gute Prompts enthalten Rolle, Kontext, Aufgabe und gewünschtes Format.
- Halluzination
- Eine plausibel klingende, aber falsche Aussage eines Sprachmodells. RAG, Quellenpflicht und automatische Prüfungen reduzieren das Risiko deutlich.
- Lokales LLM / On-Premise-KI
- Ein Sprachmodell, das auf eigener Hardware läuft statt in einer fremden Cloud. Vorteil: volle Datenhoheit und planbare Kosten.
- Quantisierung
- Verfahren, das die Zahlengenauigkeit eines Modells reduziert (z. B. von 16 auf 4 Bit). Das Modell wird kleiner und schneller, bei meist geringem Qualitätsverlust.
- Inferenz
- Das Ausführen eines trainierten Modells, um eine Antwort zu erzeugen — im Gegensatz zum Training.
- Token
- Die Einheit, in der Sprachmodelle Text verarbeiten; grob ein Wortteil. Kosten und Geschwindigkeit werden häufig in Tokens gemessen.
- Kontextfenster
- Die maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell in einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann.
- Fine-Tuning
- Nachtrainieren eines Modells auf eigenen Beispielen, um Stil oder Spezialwissen zu verbessern. Für Faktenwissen ist RAG meist die bessere Wahl.
- Computer Vision
- Teilgebiet der KI, das Bilder und Videos auswertet — etwa zur Qualitätskontrolle, Zählung oder Texterkennung (OCR). Werkzeuge: OpenCV, TensorFlow.js.
- Genetischer Algorithmus
- Optimierungsverfahren nach dem Vorbild der Evolution: Lösungen werden bewertet, kombiniert und mutiert, bis eine sehr gute Lösung gefunden ist.
- Data Mining
- Das Finden von Mustern, Zusammenhängen und Segmenten in großen Datenbeständen, etwa für Prognosen oder Kundenanalysen.
- WebSocket
- Protokoll für eine dauerhafte, bidirektionale Verbindung zwischen Browser/App und Server — Grundlage für Chats, Live-Dashboards und Tracking.
- VoIP / Asterisk
- Voice over IP ist Telefonie über das Internet. Asterisk ist eine offene Telefonanlagen-Software, mit der sich IVR, Warteschlangen und KI-Assistenten umsetzen lassen.
- DSGVO-konforme KI
- KI-Einsatz, bei dem Rechtsgrundlage, Datenminimierung, Auftragsverarbeitung, Speicherort und Löschkonzept geklärt sind. Lokale Modelle vereinfachen das erheblich.
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