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Glossar

  • Glossar Übersicht
  • KI Agent – Definition & Erklärung
  • Large Language Model (LLM) – Definition & Erklärung
  • LLM – Typen, Auswahl & Unternehmenseinsatz
  • GPT – Generative Pre-trained Transformer erklärt
  • Generative KI – Was ist generative Künstliche Intelligenz?
  • Transformer (KI) – Die Architektur hinter GPT, Claude & Co.
  • Foundation Model – Definition, Beispiele & Unternehmenseinsatz
  • Prompt – Definition, Aufbau & Beispiele für KI-Sprachmodelle
  • Prompt Engineering – Methodik, Muster & Einsatz im Unternehmen
  • System Prompt – Definition, Aufbau & Sicherheit im Unternehmen
  • Context Window – Kontextfenster & Token-Budget erklärt
  • Token (KI) – Texteinheit, Tokenisierung & Kostenmaß erklärt
  • Tokenisierung – Wie KI-Modelle Text in Token zerlegen (BPE)
  • Temperature (KI) – Wie der Parameter Zufälligkeit von KI-Antworten steuert
  • Top-p Sampling – Nucleus Sampling & Token-Auswahl in LLMs erklärt
  • Zero-Shot Learning – KI-Modelle ohne Beispiele steuern, Abgrenzung zu Few-Shot
  • Few-Shot Learning – LLMs mit 2–5 Beispielen im Prompt steuern
  • Chain-of-Thought – LLMs Schritt für Schritt schlussfolgern lassen
  • In-Context Learning – Oberbegriff für Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought
  • Halluzination (KI) – Warum LLMs Fakten erfinden und wie sich das Risiko reduzieren lässt
  • RAG (Retrieval Augmented Generation) – Architekturmuster, das LLMs an Unternehmensdaten anbindet
  • Vektordatenbank – Embeddings speichern & per Ähnlichkeitssuche abrufen
  • Embedding – Text als Zahlenvektor, Grundlage semantischer Suche
  • Semantic Search – Inhalte nach Bedeutung statt nach Stichwort finden
  • Hybrid Search – Stichwortsuche & semantische Suche per RRF kombinieren
  • Reranking – Suchtreffer per Cross-Encoder neu sortieren für bessere RAG-Qualität
  • Vector Search – die ähnlichsten Vektoren finden, exakte kNN- vs. ANN-Suche
  • Knowledge Graph – Entitäten und Beziehungen als Wissensgraph, Grundlage von GraphRAG
  • Ontologie (KI) – formales Schema aus Klassen, Eigenschaften und Regeln hinter Knowledge Graphs
  • Chunking – Dokumente in Chunks zerlegen, der erste Stellhebel für RAG-Retrieval-Qualität
  • Agentic AI – KI-Systeme, die Ziele selbstständig verfolgen: planen, Werkzeuge nutzen, sich korrigieren
  • MCP (Model Context Protocol) – der offene Standard, über den KI-Agenten Werkzeuge und Unternehmensdaten anbinden
  • Tool Calling – wie ein LLM externe Funktionen und APIs aufruft, um zu handeln statt nur Text zu erzeugen
  • Function Calling – der von OpenAI 2023 geprägte Begriff für strukturierte Funktionsaufrufe durch LLMs, heute meist synonym zu Tool Calling
  • Structured Output – LLM-Antworten an ein festes JSON-Schema binden, per Constrained Decoding erzwungen
  • Multi-Agent System – mehrere spezialisierte KI-Agenten mit Rollen und Orchestrierung im Zusammenspiel
  • Orchestrierung (KI) – die uebergeordnete Steuerung von Reihenfolge, Routing und Zustand von KI-Agenten und Abläufen
  • Workflow Automation – regelbasierte, systemübergreifende Automatisierung von Geschäftsabläufen mit Routing, Status und Eskalation

Anwendungsfälle

FAQ

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