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KI-Glossar: Die wichtigsten KI-Begriffe einfach erklärt

Verstehe die zentralen Bausteine moderner KI-Systeme: von KI-Agenten und Automatisierung mit n8n über MCP, Vibe Coding und RAG bis zu Governance und Datenschutz. Erklärt aus der Praxis unserer Projekte.

34 von 34 Begriffen

A

Agentic AI / Agentische KI

Workflow KI-Systeme, die Ziele verfolgen, Teilschritte planen und Tools einsetzen.

Agent (Agentic Workflow)

Workflows KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben planen und ausführen.

AI Governance

Governance Regeln und Prozesse für den verantwortungsvollen KI-Einsatz.

C

Clawdbot / Moltbot / OpenClaw

Grundlagen Bezeichnungen rund um die Entwicklung und Einordnung von OpenClaw.

Chunking

Workflows Große Dokumente in kleinere, sinnvolle Abschnitte unterteilen.

D

DSGVO / Datenschutz (bei KI)

Governance Datenschutz-Anforderungen beim Einsatz von KI-Systemen.

E

Embeddings

Infrastruktur Numerische Darstellungen von Text, die Bedeutung erfassen.

Evaluation / Evals

Workflows Systematisches Messen und Bewerten der KI-Qualität.

F

Forward Deployed Engineer (FDE)

Grundlagen Ingenieur, der direkt beim Kunden eingebettet KI-Lösungen bis in den Produktivbetrieb baut.

G

Generative KI (GenAI)

Grundlagen KI, die neue Inhalte erstellt – Texte, Bilder, Code und mehr.

Grounding

Grundlagen KI-Antworten auf echte, überprüfbare Quellen stützen.

H

Halluzination

Grundlagen Wenn KI überzeugend klingende, aber falsche Informationen generiert.

Human-in-the-Loop

Workflows Menschen überprüfen und steuern KI-Entscheidungen an kritischen Stellen.

K

Künstliche Intelligenz (KI)

Grundlagen Software, die Aufgaben übernimmt, die normalerweise menschliches Denken erfordern.

KI-Automatisierung

Workflows Geschäftsprozesse automatisieren, in denen KI unstrukturierte Informationen versteht und verarbeitet.

KI-Führerschein (EU AI Act)

Governance Schulung, mit der Unternehmen die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden nach Art. 4 EU AI Act aufbauen.

L

LLM (Large Language Model)

Modelle Große Sprachmodelle, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen.

Lokales LLM (lokale KI)

Infrastruktur Ein Sprachmodell, das auf eigener Hardware läuft statt in der Cloud eines Anbieters.

M

Machine Learning (ML)

Grundlagen Computer lernen aus Daten, statt manuell programmiert zu werden.

MCP (Model Context Protocol)

Infrastruktur Offener Standard, über den KI-Anwendungen auf Daten, Werkzeuge und Systeme zugreifen.

Multi-Agenten-System

Workflows Mehrere spezialisierte KI-Agenten, die gemeinsam eine komplexe Aufgabe lösen.

N

n8n

Workflows Workflow-Automatisierungstool mit KI-Funktionen, das sich auch selbst hosten lässt.

O

OpenClaw

Workflow Open-Source-Framework für agentische KI-Workflows in Unternehmen.

On-Premise Hosting

Infrastruktur Betrieb von KI-Komponenten auf eigener Infrastruktur oder im eigenen Rechenzentrum.

P

Prompt

Grundlagen Die Eingabe oder Anweisung, die du einem KI-Modell gibst.

Prompt Engineering

Grundlagen Anweisungen an KI-Modelle so gestalten und testen, dass sie verlässlich gute Ergebnisse liefern.

R

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Workflows KI sucht erst relevante Dokumente, bevor sie antwortet.

Reranking

Workflows Suchtreffer in einem zweiten Schritt genauer nach Relevanz sortieren, bevor die KI antwortet.

T

Training vs. Inferenz

Modelle Training = KI lernt. Inferenz = KI arbeitet.

Token & Kontextfenster

Modelle Die Maßeinheit für Text in KI-Modellen und deren Verarbeitungsgrenze.

Temperatur (Sampling)

Modelle Regelt, wie kreativ oder vorhersagbar die KI-Antworten sind.

Tool-/Function-Calling

Workflows KI kann externe Tools und APIs aufrufen, um Aufgaben zu erledigen.

V

Vektordatenbank

Infrastruktur Datenbank, die für die schnelle Suche nach ähnlichen Inhalten optimiert ist.

Vibe Coding

Workflows Software entwickeln, indem man einer KI in natürlicher Sprache beschreibt, was sie bauen soll.

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