KI-Glossar
Alle wichtigen KI-Begriffe einfach erklärt
Die Welt der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant — neue Begriffe, Methoden und Technologien entstehen fast täglich. Dieses Glossar erklärt die zentralen Konzepte verständlich und praxisnah.
A
- Agentic AI
- KI-Systeme, die eigenständig komplexe, mehrstufige Aufgaben lösen können
- Audit-Trail
- Lückenloses Protokoll aller Aktionen und Entscheidungen eines KI-Systems
C
- Compliance-Dashboard
- KI-Compliance auf einen Blick — Überwachung aller Systeme nach EU AI Act und DSGVO in Echtzeit
D
- Deep Learning
- Maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen — der Motor hinter modernen KI-Anwendungen
- DSGVO-konforme KI
- KI-Systeme nach Privacy by Design — Datenschutz von Anfang an eingebaut
E
- Embeddings
- Numerische Darstellung von Bedeutung — GPS-Koordinaten für semantische Ähnlichkeit
- EU AI Act
- Das weltweit erste umfassende KI-Gesetz — risikobasiert, verbindlich für alle EU-Unternehmen
F
- Fine-Tuning
- Nachtraining eines Sprachmodells auf domänenspezifischen Daten — Allrounder wird Spezialist
G
- GraphRAG
- RAG mit Knowledge Graph — KI versteht nicht nur Dokumente, sondern auch Zusammenhänge
- Guardrails
- Leitplanken für KI-Systeme — programmatische Regeln, die unerwünschte Aktionen verhindern
H
- Halluzinationen (KI)
- Überzeugend klingende, aber faktisch falsche Aussagen von Sprachmodellen
- Hybrid Search
- Kombination aus Keyword-Suche und semantischer Vektorsuche — präziser als beide allein
K
- KI-Agent
- Autonomes KI-System, das Ziele verfolgt, entscheidet und handelt — ohne menschliche Einzelfreigabe
- Knowledge Graph
- Netzwerk aus Entitäten und Beziehungen — strukturiertes Wissen, das KI wirklich versteht
L
- LLM (Large Language Model)
- Große Sprachmodelle wie GPT, Claude oder Llama — Grundlage moderner KI-Anwendungen
M
- Multi-Agent-System
- Mehrere spezialisierte KI-Agenten arbeiten zusammen — jeder bringt seine Stärken ein
N
- Negative Sampling
- Qualitätskontrolle für RAG-Systeme — prüft, ob das Modell irrelevante Dokumente erkennt
- Neo4j
- Die führende Graph-Datenbank — Grundlage für Knowledge Graphs und GraphRAG in KI-Projekten
- NLP & NLU
- Sprachverarbeitung vs. Sprachverstehen — NLP hört was gesagt wird, NLU versteht was gemeint ist
O
- Observability & Langfuse
- Transparenz und Monitoring für KI-Systeme — der Flugschreiber für LLM-Anwendungen
- Ontologie
- Formales Wissensmodell für KI — Klassen, Relationen, Regeln und Grundlage jedes Knowledge Graphs
P
- Playbook
- Juristisches Regelwerk und KI-Verhaltensarchitektur — Drehbuch für Agenten und Verhandler
- Precision, Recall & F1-Score
- Kennzahlen zur Bewertung von KI-Systemqualität — Genauigkeit, Vollständigkeit, Balance
- Prompt Engineering
- Die Kunst, Sprachmodellen die perfekte Frage zu stellen — für präzise, brauchbare Antworten
R
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- KI, die vor der Antwort nachschlägt — faktenbasiert, aktuell, mit Quellenangabe
S
- Semantik vs. Syntax
- Bedeutung vs. Struktur — der fundamentale Unterschied, der erklärt warum moderne KI so viel besser versteht
V
- Vektor-Datenbanken
- Spezialdatenbanken für Embeddings — suchen nach Bedeutung statt nach Keywords
Z
- Zero-Shot & Few-Shot Learning
- Wie KI-Modelle Aufgaben lösen — ohne oder mit wenigen Beispielen vorab
KI-Begriffe kennen — KI sinnvoll einsetzen
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