Zum Inhalt springen

Wissen · KI-Glossar

KI-Begriffe, einfach erklärt.

LLM, Token, RAG, Agent: Rund um KI kursieren viele Begriffe. Hier erklären wir die wichtigsten kurz und ohne Fachchinesisch — mit Beispielen aus dem Alltag und dem Hinweis, was sie für dich bedeuten.

01 · 9 Begriffe

Grundlagen

Die Bausteine, auf denen moderne KI aufbaut.

  • Generative KI

    Generative KI erzeugt neue Inhalte — Texte, Bilder, Audio oder Code —, statt vorhandene Daten nur zu sortieren oder zu klassifizieren.

  • Kontextfenster

    Das Kontextfenster gibt an, wie viel Text ein Modell auf einmal berücksichtigen kann — Anweisung, Dokumente, Gesprächsverlauf und Antwort zusammen. Es wird in Tokens gemessen.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Claude, Gemini

  • Künstliche Intelligenz (KI)

    Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben übernehmen, für die sonst menschliches Denken nötig ist — zum Beispiel Texte verstehen, Muster erkennen oder Entscheidungen vorbereiten.

  • Large Language Model (LLM)

    Ein Large Language Model (LLM) ist ein großes Sprachmodell, das mit enormen Textmengen trainiert wurde. Es erzeugt Text, indem es Stück für Stück das wahrscheinlich nächste Textstück vorhersagt.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: OpenAI, Claude, Gemini, Mistral AI

  • Maschinelles Lernen

    Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI: Statt festen Regeln lernt ein System aus Beispieldaten, Zusammenhänge zu erkennen, und wendet sie auf neue Daten an.

  • Multimodale KI

    Multimodale KI verarbeitet mehrere Arten von Eingaben zugleich, etwa Text, Bilder, Audio und Video, und kann sie miteinander verknüpfen.Passende Werkzeuge: Gemini

  • Neuronales Netz

    Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Modell aus vielen verbundenen Rechenknoten, lose dem Gehirn nachempfunden. Es lernt, indem seine Verbindungen beim Training angepasst werden.

  • Token

    Ein Token ist die kleinste Texteinheit, mit der ein Sprachmodell rechnet — meist ein Wort oder ein Wortteil. Länge und Kosten einer Anfrage werden in Tokens gemessen.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: OpenRouter

  • Transformer

    Der Transformer ist die Modellarchitektur, auf der die meisten heutigen Sprachmodelle beruhen. Sein Aufmerksamkeitsmechanismus (Attention) erkennt, welche Wörter in einem Text zusammengehören.

02 · 10 Begriffe

Arbeiten mit Sprachmodellen

Wie du Sprachmodelle ansprichst, mit Wissen versorgst und anpasst.

  • Benchmark

    Ein Benchmark ist ein standardisierter Test, mit dem sich Modelle vergleichen lassen. Er zeigt Tendenzen, ersetzt aber nicht den Test mit deinen eigenen Aufgaben.Passende Werkzeuge: LM Arena

  • Embedding

    Ein Embedding ist die Darstellung eines Textes (oder Bildes) als Zahlenreihe, die seine Bedeutung abbildet. Ähnliche Inhalte liegen darin nahe beieinander.Passende Werkzeuge: LlamaIndex

  • Fine-Tuning

    Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Modell mit eigenen Beispielen nachtrainiert, damit es Stil, Format oder eine Aufgabe zuverlässiger trifft.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Hugging Face

  • Halluzination

    Von Halluzination spricht man, wenn ein Sprachmodell Aussagen erfindet, die überzeugend klingen, aber falsch oder nicht belegt sind.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Perplexity, NotebookLM

  • Prompt

    Ein Prompt ist die Eingabe an eine KI: eine Frage, Anweisung oder Aufgabe, oft mit Kontext, Beispielen und Wünschen zum Format der Antwort.

  • Prompt Engineering

    Prompt Engineering heißt, Eingaben an eine KI so zu gestalten, dass die Ergebnisse zuverlässig brauchbar sind: mit klarer Aufgabe, Kontext, Beispielen und gewünschtem Format.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Claude, OpenAI

  • Reasoning-Modell

    Ein Reasoning-Modell erzeugt vor der eigentlichen Antwort Zwischenschritte und „denkt“ die Aufgabe durch. Das hilft bei Logik, Mathematik und Code, kostet aber mehr Zeit und Rechenaufwand.Passende Werkzeuge: OpenAI, Claude, DeepSeek

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)

    Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein Sprachmodell mit deinen eigenen Quellen: Zu jeder Frage werden passende Textstellen gesucht und dem Modell als Grundlage für die Antwort mitgegeben.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: LlamaIndex, AnythingLLM, Open WebUI

  • System-Prompt

    Der System-Prompt ist die Grundanweisung, die einem Modell vorgibt, wer es ist, wie es sich verhält und was es nicht tun soll. Nutzerinnen und Nutzer sehen ihn meist nicht.

  • Vektordatenbank

    Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet schnell die inhaltlich ähnlichsten Einträge zu einer Anfrage. Sie ist die Suchbasis vieler RAG-Systeme.Passende Werkzeuge: LlamaIndex

03 · 12 Begriffe

Agenten & Automatisierung

Wenn KI nicht nur antwortet, sondern Aufgaben erledigt.

  • Agenten-Framework

    Ein Agenten-Framework ist eine Softwarebibliothek mit Bausteinen für KI-Agenten — etwa für Werkzeuganbindung, Gedächtnis, Planung und Abläufe.Passende Werkzeuge: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI

  • Chatbot

    Ein Chatbot führt Gespräche in Textform. Moderne Chatbots auf Basis von Sprachmodellen verstehen freie Formulierungen und können auf Unternehmenswissen zugreifen.Passende Werkzeuge: Open WebUI, GPTs (OpenAI)

  • Coding-Agent

    Ein Coding-Agent ist ein KI-Agent für Softwareentwicklung: Er liest Code, schlägt Änderungen vor, führt Tests aus und setzt Aufgaben schrittweise um — idealerweise mit menschlicher Prüfung.Passende Werkzeuge: Claude Code, Replit, Kiro, Devin

  • Function Calling

    Beim Function Calling gibt ein Sprachmodell keinen Fließtext aus, sondern einen strukturierten Aufruf einer Funktion, den deine Anwendung ausführt, zum Beispiel „Termin anlegen“.Passende Werkzeuge: LangChain

  • Human-in-the-Loop

    Human-in-the-Loop bedeutet, dass ein Mensch bei wichtigen Schritten prüft oder freigibt, bevor eine KI-Entscheidung wirksam wird.Passende Werkzeuge: LangGraph

  • KI-Agent

    Ein KI-Agent ist ein System, das mit einem Sprachmodell Ziele verfolgt: Es plant Schritte, nutzt Werkzeuge wie Suche, Datenbanken oder E-Mail und prüft Zwischenergebnisse.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: n8n, LangGraph, CrewAI, Claude Code

  • Low-Code / No-Code

    Low-Code- und No-Code-Plattformen bauen Anwendungen und Abläufe per visuellem Editor statt mit viel Programmierung. Für KI-Workflows sind sie ein schneller Einstieg.Passende Werkzeuge: n8n, Zapier, Make, Flowise

  • Model Context Protocol (MCP)

    Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen einheitlich auf Daten und Werkzeuge zugreifen, etwa auf Dateien, Datenbanken oder Dienste.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Claude, Claude Code, n8n

  • Multi-Agenten-System

    Ein Multi-Agenten-System lässt mehrere KI-Agenten mit unterschiedlichen Rollen zusammenarbeiten, etwa Planer, Rechercheur und Prüfer, die sich Zwischenergebnisse zuspielen.Passende Werkzeuge: AutoGen, CrewAI, LangGraph

  • Orchestrierung

    Orchestrierung steuert, in welcher Reihenfolge Modelle, Werkzeuge und Datenquellen zusammenspielen, wann ein Agent weitermacht und wann ein Mensch freigibt.Passende Werkzeuge: LangGraph, n8n

  • Sandbox

    Eine Sandbox ist eine abgeschottete Umgebung, in der Programme oder KI-generierter Code laufen, ohne dass sie auf deine echten Systeme und Daten zugreifen können.Passende Werkzeuge: E2B

  • Workflow-Automatisierung

    Workflow-Automatisierung verbindet Systeme und Arbeitsschritte zu automatisch ablaufenden Prozessen. Mit KI lassen sich auch unstrukturierte Eingaben wie E-Mails oder Dokumente verarbeiten.Passende Werkzeuge: n8n, Zapier, Make, Activepieces

04 · 5 Begriffe

Betrieb & Recht

Wo KI läuft, wem die Daten gehören und was gesetzlich zählt.

  • DSGVO und KI

    Die DSGVO gilt auch beim Einsatz von KI, sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden. Wichtig sind Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Speicherort und Transparenz.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Ollama, n8n, Open WebUI

  • EU AI Act

    Der EU AI Act ist die europäische Verordnung für KI. Er ordnet Anwendungen nach Risiko ein und knüpft daran gestaffelte Pflichten, die schrittweise gelten.

  • LLM-Gateway (Router)

    Ein LLM-Gateway bündelt den Zugang zu vielen Sprachmodellen hinter einer Schnittstelle und leitet Anfragen je nach Kosten, Geschwindigkeit oder Qualität an passende Modelle weiter.Passende Werkzeuge: OpenRouter, Eden AI

  • Lokales Modell (On-Premise)

    Ein lokales Modell läuft auf eigener Hardware oder im eigenen Rechenzentrum statt bei einem Cloud-Anbieter. Die Daten verlassen dabei dein Unternehmen nicht.Passende Werkzeuge: Ollama, LM Studio, Open WebUI

  • Open Weights

    Bei Open-Weights-Modellen sind die trainierten Modellgewichte veröffentlicht, sodass du das Modell selbst betreiben und anpassen kannst. Das ist nicht automatisch dasselbe wie Open Source.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Ollama, LM Studio, Hugging Face

05 · 2 Begriffe

Sichtbarkeit in der KI-Suche

Wie Inhalte in KI-Antworten auftauchen.

  • Generative Engine Optimization (GEO)

    Generative Engine Optimization (GEO) bedeutet, Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Suchen und Chatassistenten sie verstehen, nutzen und zitieren.Mehr erfahren →Passende Werkzeuge: Perplexity

  • llms.txt

    llms.txt ist eine Textdatei im Hauptverzeichnis einer Website, die KI-Systemen einen Überblick über die wichtigsten Inhalte gibt. Sie ist ein Vorschlag, kein offizieller Standard.

Du willst KI konkret nutzen?

Jetzt anfragen →