Wissen · GenAI-Glossar
Das GenAI-Glossar in Klartext.
39 Begriffe rund um Generative AI - kurz definiert, herstellerunabhängig und untereinander verlinkt. Von RAG über KI-Agenten bis EU AI Act.
39 Begriffe
- Agenten
Agentic Workflow
Ein Agentic Workflow ist ein teil-automatisierter Ablauf, in dem ein KI-Agent mehrere Schritte eigenständig ausführt, aber entlang eines vorgegebenen, kontrollierten Prozesses statt völlig frei.
- Grundlagen
Chain-of-Thought
Chain-of-Thought bezeichnet die Technik, ein Modell seine Zwischenschritte ausformulieren zu lassen, bevor es antwortet. Das „laute Denken“ verbessert die Ergebnisqualität bei mehrstufigen Aufgaben deutlich.
- Grundlagen
Compound AI
Compound AI beschreibt KI-Systeme, die nicht aus einem einzelnen Modell bestehen, sondern aus mehreren zusammenwirkenden Bausteinen - Modelle, Suche, Werkzeuge, Regeln und Prüfschritte - zu einem verlässlichen Ganzen.
- Sicherheit
Confidential Computing
Confidential Computing schützt Daten nicht nur bei Speicherung und Übertragung, sondern auch während der Verarbeitung - in einer abgeschotteten, verschlüsselten Umgebung, auf die selbst der Betreiber keinen Einblick hat.
- Grundlagen
Context Engineering
Context Engineering ist die gezielte Auswahl und Aufbereitung der Informationen, die einem Modell zur Laufzeit beigelegt werden - die richtigen Fakten im richtigen Umfang, statt möglichst viel Text.
- Grundlagen
Distillation
Distillation bringt einem kleinen, günstigen Modell eine eng umrissene Aufgabe bei, indem ein großes, teures Modell als Lehrer dient. Ergebnis: fast gleiche Qualität bei deutlich niedrigeren Betriebskosten.
- Retrieval
Embedding
Ein Embedding wandelt Text (oder Bilder) in eine Zahlenreihe um, die seine Bedeutung erfasst. Inhaltlich Ähnliches erhält ähnliche Zahlen - die Grundlage für semantische Suche und Retrieval.
- Compliance
EU AI Act
Der EU AI Act ist die KI-Verordnung der Europäischen Union. Sie stuft KI-Systeme nach Risiko ein und knüpft daran gestaffelte Pflichten - von Transparenz bis zu strengen Auflagen für Hochrisiko-Anwendungen.
- Compliance
Evaluation (Eval-Harness)
Evaluation macht die Qualität einer KI-Anwendung messbar: Ein fester Satz repräsentativer Fälle mit bekannten Sollantworten prüft jede Änderung - neuer Prompt, neues Modell, neue Datenquelle.
- Grundlagen
Fine-Tuning
Fine-Tuning trainiert ein bestehendes Sprachmodell mit zusätzlichen Beispielen weiter und verändert dabei das Modell selbst - sinnvoll für Stil, Format und Verhalten, nicht für aktuelles Faktenwissen.
- Retrieval
Grounding
Grounding bindet die Antwort eines Modells an belegte Quellen: Es darf nur behaupten, was in den mitgelieferten Dokumenten steht - und benennt idealerweise, worauf es sich stützt.
- Sicherheit
Guardrail
Guardrails sind Kontrollen rund um ein Sprachmodell, die Eingaben und Antworten prüfen, bevor sie wirksam werden - sie halten die KI innerhalb erlaubter Themen, Formate und Sicherheitsgrenzen.
- Sicherheit
Halluzination
Eine Halluzination ist eine plausibel klingende, aber falsche oder frei erfundene Aussage eines Sprachmodells - ausgegeben mit derselben Selbstsicherheit wie eine korrekte Antwort, ohne Warnsignal.
- Agenten
Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop bindet den Menschen an definierten Stellen in einen KI-Prozess ein - zur Freigabe folgenreicher Aktionen, bei Unsicherheit oder vor unumkehrbaren Schritten.
- Betrieb
Inferenz (Inference)
Inferenz ist das Ausführen eines fertig trainierten Modells, um aus einer Eingabe eine Antwort zu erzeugen. Anders als das einmalige Training fällt Inferenz bei jeder einzelnen Anfrage an - sie bestimmt die laufenden Kosten.
- Sicherheit
Jailbreak
Ein Jailbreak ist der Versuch, die Sicherheits- und Verhaltensregeln eines Sprachmodells gezielt auszuhebeln, sodass es Inhalte erzeugt oder Aktionen ausführt, die eigentlich gesperrt sind.
- Agenten
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein System, das ein Ziel selbstständig in mehrere Schritte zerlegt, dafür Werkzeuge nutzt und aus Zwischenergebnissen den nächsten Schritt ableitet - statt nur eine einzelne Antwort zu geben.
- Grundlagen
Kontextfenster (Context Window)
Das Kontextfenster ist die maximale Textmenge - gemessen in Tokens - die ein Modell bei einer Anfrage gleichzeitig überblicken kann: Eingabe, mitgelieferte Dokumente und die eigene Antwort zusammen.
- Grundlagen
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein großes Sprachmodell, das aus riesigen Textmengen gelernt hat, das jeweils nächste plausible Wort vorherzusagen - und daraus flüssige Antworten, Zusammenfassungen und Code erzeugt.
- Compliance
LLM-as-a-Judge
LLM-as-a-Judge nutzt ein zweites Sprachmodell als automatischen Prüfer, das die Antworten des ersten anhand klarer Kriterien bewertet - skalierbar, rund um die Uhr, mit begründetem Urteil.
- Betrieb
LLM-Routing
LLM-Routing schickt jede Anfrage automatisch an das passende Modell: einfache Fälle an ein kleines, günstiges Modell, schwierige an ein großes - das senkt Kosten und Antwortzeiten, ohne die Qualität zu opfern.
- Agenten
MCP-Server (Model Context Protocol)
Ein MCP-Server bindet über das offene Model Context Protocol genau ein System - Ihre Datenbank, Ihr CRM, Ihre Ablage - mit klar definierten, erlaubten Aktionen sicher an KI-Anwendungen an.
- Betrieb
MLOps (LLMOps)
MLOps bündelt die Praktiken, um KI-Anwendungen zuverlässig in Produktion zu bringen und zu halten - Versionierung, automatisiertes Testen, Deployment, Überwachung und kontrolliertes Aktualisieren.
- Agenten
Multi-Agent-Orchestrierung
Multi-Agent-Orchestrierung teilt eine komplexe Aufgabe auf mehrere spezialisierte Agenten auf und koordiniert deren Zusammenspiel - jeder mit klarer Zuständigkeit statt eines überladenen Alleskönners.
- Betrieb
Observability (Tracing)
Observability macht sichtbar, was in einer KI-Anwendung tatsächlich passiert: Welche Prompts liefen, welche Dokumente wurden herangezogen, welche Werkzeuge aufgerufen, was kostete es - nachvollziehbar bis zur einzelnen Anfrage.
- Grundlagen
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Kunst, Anweisungen an ein Sprachmodell so zu formulieren, dass es zuverlässig das gewünschte Ergebnis liefert - klare Aufgabe, Beispiele, Format und Kontext statt vager Bitte.
- Sicherheit
Prompt Injection
Prompt Injection ist ein Angriff, bei dem manipulierte Eingaben oder Dokumente verborgene Anweisungen enthalten, die ein Sprachmodell dazu bringen sollen, seine Regeln zu missachten.
- Betrieb
Prompt-Caching
Prompt-Caching speichert wiederkehrende Teile eines Prompts zwischen, sodass sie nicht bei jeder Anfrage neu verarbeitet werden müssen - das senkt Kosten und Antwortzeiten deutlich.
- Retrieval
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG heißt: Bevor das Sprachmodell antwortet, sucht das System in Ihren eigenen Dokumenten die passenden Stellen und legt sie als Kontext bei. Das Modell antwortet aus belegtem Material statt aus vagem Gedächtnis.
- Sicherheit
Red Teaming
Red Teaming ist das systematische Angreifen des eigenen KI-Systems, um Schwachstellen, unerwünschte Ausgaben und Umgehungsmöglichkeiten aufzudecken, bevor echte Angreifer oder Nutzer sie finden.
- Retrieval
Reranking
Reranking ist ein Nachsortierschritt im Retrieval: Ein spezialisiertes Modell bewertet die zunächst gefundenen Treffer noch einmal genauer und stellt die wirklich relevantesten nach vorn.
- Retrieval
Semantische Suche
Semantische Suche findet Inhalte nach ihrer Bedeutung statt nach exakten Stichwörtern. Eine Frage nach „Kündigungsfrist“ findet so auch ein Dokument, das nur von „Vertragsende“ spricht.
- Grundlagen
System-Prompt
Der System-Prompt ist die feste Grundanweisung, die einem Sprachmodell Rolle, Aufgabe, Tonfall und Grenzen vorgibt - noch bevor der Nutzer seine erste Frage stellt.
- Grundlagen
Temperatur (Temperature)
Die Temperatur ist ein Regler, dessen Skala je nach Anbieter bei 1 oder bei 2 endet und der steuert, wie „kreativ“ oder wie festgelegt ein Modell antwortet. Niedrig heißt vorhersehbar und konsistent, hoch heißt vielfältig und überraschend.
- Grundlagen
Token
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, in die ein Sprachmodell Eingaben zerlegt - meist ein Wortteil. Modelle rechnen, denken und berechnen Kosten in Tokens, nicht in Wörtern.
- Agenten
Tool Calling (Function Calling)
Tool Calling erlaubt einem Sprachmodell, definierte Funktionen aufzurufen - etwa eine Datenbank abfragen oder eine E-Mail senden. So kann es handeln, statt nur Text zu erzeugen.
- Grundlagen
Transformer
Der Transformer ist die neuronale Netzarchitektur hinter fast allen modernen Sprachmodellen. Sein Kernmechanismus - „Attention“ - gewichtet, welche Wörter im Text füreinander wichtig sind.
- Retrieval
Vektor-Retrieval
Vektor-Retrieval findet zu einer Frage die inhaltlich ähnlichsten Textstellen, indem es deren Embeddings vergleicht - die Nähe zweier Zahlenvektoren steht für inhaltliche Verwandtschaft.
- Retrieval
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet zu einem Suchvektor blitzschnell die ähnlichsten Einträge. Sie ist das Gedächtnis, aus dem RAG-Systeme relevante Dokumentauszüge holen.
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