Grundbegriffe und Mechanik hinter modernen Sprachmodellen und KI-Workflows — von LLM-Grundlagen über Prompting, Agenten und RAG bis zu lokalen Modellen, Fine-Tuning, Evaluation und API-Nutzung.
KI-Konzepte ist das Themenfeld unter der Oberfläche: nicht welches Modell du nimmst, sondern wie moderne Sprachmodelle funktionieren und wie du sie zu verlässlichen Werkzeugen zusammenbaust. Wer die Mechanik versteht, trifft bessere Entscheidungen — und ärgert sich seltener über halluzinierte Antworten, gesprengte Budgets oder Systeme, die im Demo glänzen und im Alltag versagen.
Am Anfang stehen die LLM-Grundlagen: Tokens, das Kontextfenster, die Vorhersage des nächsten Tokens und der Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeit und Wahrheit. Darauf setzt Prompting auf — die Steuerung des Modells allein über die Eingabe. Gute Prompts sind keine Zauberformeln, sondern klare Anweisungen, Beispiele und Strukturvorgaben, mit denen du die Ausgabe in vorhersehbare Bahnen lenkst.
Ein einzelner Prompt reicht selten. Agenten sind autonome, mehrschrittige Systeme: Das Modell plant, ruft Werkzeuge auf, liest deren Ergebnisse und entscheidet über den nächsten Schritt — bis die Aufgabe erledigt ist. Damit ein Modell nicht nur aus seinem Trainingswissen schöpft, kommt RAG (Retrieval-Augmented Generation) ins Spiel: Eigene Dokumente werden in Chunks zerlegt, als Embeddings in einer Vektordatenbank gespeichert, zur Anfrage passend abgerufen und per Reranking sortiert, bevor sie als Kontext ins Modell wandern. So antwortet die KI auf Basis deiner Daten, nicht auf Basis von Vermutungen.
Wer Datenschutz oder Kostenkontrolle braucht, schaut auf lokale LLMs — hier zählen Konzepte wie Modell-Formate, Quantisierung (Kompression auf Kosten minimaler Genauigkeit) und die passende Hardware. Training & Fine-Tuning geht einen Schritt weiter: Ein Basismodell wird auf eigene Daten oder Aufgaben spezialisiert. Und weil sich Qualität nicht erraten lässt, gehört Evaluation dazu — Evals, Benchmarks und LLM-Judges, die messen, ob Änderungen wirklich besser sind. Den technischen Rahmen liefert die API-Nutzung: Streaming für flüssige Ausgaben, Caching zum Sparen wiederkehrender Kontexte und Rate Limits, die du im Produktivbetrieb einplanen musst.
Unten findest du eine Themenwelt rund um KI-Konzepte: aktuelle News zu neuen Methoden und Tools, Blog-Artikel mit Hintergrund und Praxis, Lexikon-Artikel für tiefere Einblicke und ein Glossar der wichtigsten Begriffe. Über die Filter darüber kannst du gezielt zu einem Unterthema springen — von Prompting über Agenten und RAG bis Evaluation.
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