Glossar der KI-Begriffe für B2B-Unternehmen

Ein auf großen Textmengen trainiertes Modell, das die Fortsetzung einer Eingabe vorhersagt. Es beherrscht Sprache und Allgemeinwissen aus dem Training; Ihre Unternehmensdaten kennt es nur, wenn Sie sie mitgeben.

Eine Architektur, bei der das System vor der Antwort passende Passagen aus Ihren Dokumenten sucht und der Frage beilegt. Das Modell antwortet dann aus Ihren Daten und kann die Quelle nennen.

Ein System, das selbstständig mehrere Schritte plant und ausführt, um ein Ziel zu erreichen, einschließlich Aufrufen externer Werkzeuge und Schreibzugriffen auf Unternehmenssysteme. Anders als ein Chatbot antwortet er nicht nur, er handelt.

Eine Oberfläche, die Fragen innerhalb eines Gesprächs beantwortet und außerhalb davon nicht handelt. Geeignet für Informationsfragen, nicht für die Erledigung von Arbeit.

Weiteres Training eines Modells auf eigenen Daten, das sein Verhalten oder seinen Stil ändert. Für faktisches Wissen, das sich häufig ändert, eignet sich RAG besser.

Die Umwandlung von Text in einen Zahlenvektor, der seine Bedeutung erfasst. Texte mit ähnlicher Bedeutung haben nahe beieinanderliegende Vektoren, was Suche nach Sinn statt nach Wortgleichheit ermöglicht.

Eine auf Suche nach inhaltlicher Ähnlichkeit von Vektoren optimierte Datenbank. Bei kleineren Mengen genügt eine Erweiterung der vorhandenen Datenbank, etwa pgvector in PostgreSQL.

Das Zerlegen von Dokumenten in kleinere Abschnitte vor der Indexierung. Zu große wie zu kleine Abschnitte senken die Trefferqualität; eine falsch geteilte Tabelle ist eine häufige Ursache unsinniger Antworten.

Eine Architektur, bei der eine Infrastruktur mehrere Kunden bedient und die Daten jedes Kunden getrennt bleiben. Die Trennung wird über Metadaten-Filterung in der Suchschicht durchgesetzt.

Das Eingrenzen der Suche nach Kennzeichen eines Dokuments, etwa Kunde, Abteilung oder Zugriffsstufe. Sie muss vor dem Retrieval erfolgen, nicht danach.

Eine sachlich falsche Antwort, die mit hoher Sicherheit gegeben wird. Das Risiko sinkt, wenn die Antwort auf einem konkreten, prüfbaren Quelldokument beruht.

Ein Angriff, bei dem Anweisungen in Eingabedaten platziert werden, etwa in einer E-Mail oder einem Dokument, um das System von seiner Aufgabe abzubringen. Abwehr durch Trennung von Anweisungen und Daten sowie begrenzte Rechte.

Die Einheit, in die Text für die Verarbeitung zerlegt wird, etwa ein Wortfragment. API-Betriebskosten werden je Token abgerechnet und steigen daher mit der Nutzung.

Betrieb auf eigener Infrastruktur oder innerhalb der EU statt über eine öffentliche Cloud-API. Vor allem relevant für Gesundheitswesen, Rechtsbranche und Finanzwesen, wo Daten die kontrollierte Umgebung nicht verlassen dürfen.

Europäische Regulierung von KI-Systemen mit Anforderungen an Transparenz und Risikosteuerung je nach Risikokategorie. Manche Unternehmenseinsätze in sensiblen Branchen können in eine höhere Kategorie fallen.