Glossar
KI-Begriffe, kurz erklärt
27 Begriffe, die in der AI Masterclass wirklich vorkommen. Jeder Eintrag sagt in einem Satz, worum es geht, und auf der Detailseite steht, wann er in der Praxis wichtig wird und wo die Grenzen liegen.
Grundlagen
- LLM(Large Language Model, großes Sprachmodell)
- Ein Modell, das aus sehr großen Textmengen gelernt hat, das jeweils nächste Textstück vorherzusagen.
- Token
- Die Recheneinheit eines Sprachmodells: ein Wortteil, nach dem Preise und Längenlimits bemessen werden.
- Kontextfenster(Context Window)
- Die Menge an Text, die ein Modell bei einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann.
- Halluzination
- Eine erfundene, aber flüssig formulierte Antwort, die das Modell nicht als unsicher kennzeichnet.
- Reasoning-Modell(Thinking Model)
- Ein Modell, das vor der Antwort sichtbar oder intern längere Zwischenschritte rechnet.
- Multimodal
- Ein Modell, das mehr als eine Art von Eingabe verarbeitet, etwa Text zusammen mit Bild, Audio oder Video.
- Inferenz(Inference)
- Das Ausführen eines fertig trainierten Modells, also jede einzelne Anfrage.
Prompting
- Prompt
- Die Eingabe an ein Modell, aus der die Antwort entsteht.
- Prompt-Engineering
- Das systematische Formulieren und Verbessern von Prompts, damit ein Modell verlässlich das Gewünschte liefert.
- System-Prompt
- Die vorangestellte Anweisung, die Rolle und Regeln für ein ganzes Gespräch festlegt.
- Few-Shot-Prompting
- Dem Modell zwei bis drei Beispiele für Eingabe und gewünschte Ausgabe mitgeben, statt es zu beschreiben.
- Chain-of-Thought
- Das Modell zu Zwischenschritten auffordern, damit es mehrstufige Aufgaben nicht überspringt.
Agenten & Tools
- KI-Agent(AI Agent)
- Ein System, in dem ein Modell selbst entscheidet, welche Werkzeuge es in welcher Reihenfolge benutzt, um ein Ziel zu erreichen.
- Skill
- Ein abgelegter, wiederverwendbarer Arbeitsauftrag samt Beispielen, den ein Modell bei Bedarf lädt.
- MCP(Model Context Protocol)
- Ein offener Standard, über den KI-Anwendungen einheitlich an externe Werkzeuge und Datenquellen andocken.
- Tool-Use(Function Calling)
- Die Fähigkeit eines Modells, eine bereitgestellte Funktion aufzurufen, statt die Antwort selbst zu erfinden.
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)
- Passende Ausschnitte aus eigenen Dokumenten suchen und dem Modell als Kontext mitgeben, statt es aus dem Gedächtnis antworten zu lassen.
- Embedding
- Die Übersetzung von Text in eine Zahlenliste, in der inhaltlich ähnliche Texte nahe beieinander liegen.
- Vektordatenbank
- Ein Speicher, der Embeddings ablegt und schnell die ähnlichsten findet.
Bauen mit KI
- Vibe-Coding
- Software in natürlicher Sprache beschreiben und das Modell den Code schreiben lassen, statt selbst zu programmieren.
- Claude Code
- Ein Werkzeug, mit dem ein Modell direkt in einem Projektverzeichnis liest, schreibt und Befehle ausführt.
- Prototyp
- Eine lauffähige Version, die eine Idee überprüfbar macht, aber noch nicht für echten Betrieb gedacht ist.
- Fine-Tuning
- Ein vorhandenes Modell mit eigenen Beispielen weitertrainieren, damit es Stil oder Format zuverlässig trifft.
Betrieb & Recht
- Open-Weight-Modell(offenes Modell, Open-Source-Modell)
- Ein Modell, dessen Gewichte frei verfügbar sind, sodass es auf eigener Infrastruktur laufen kann.
- Guardrails
- Technische und organisatorische Grenzen, die festlegen, was ein KI-System tun darf und was nicht.
- DSGVO und KI
- Personenbezogene Daten in KI-Systemen brauchen Rechtsgrundlage, Zweckbindung und einen Blick darauf, wo verarbeitet wird.
- GEO(Generative Engine Optimization)
- Inhalte so aufbereiten, dass KI-Systeme sie in ihren Antworten korrekt wiedergeben und als Quelle nennen.
Von den Begriffen zur Anwendung
Ein Glossar erklärt Vokabeln. Was davon bei euch wirklich etwas bringt, entscheidet sich am eigenen Anwendungsfall. Genau darum geht es in den vier Sessions der Masterclass.