KI-Glossar — 50 Begriffe verständlich erklärt
Glossar der wichtigsten Begriffe rund um On-Premise KI, RAG, Vektordatenbanken, EU AI Act und lokale KI-Infrastruktur für die Industrie.
KI-Grundlagen
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Software, die menschenähnliche kognitive Aufgaben ausführt. Was KI für die Industrie bedeutet.
Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein neuronales Netz, das natürliche Sprache versteht und generiert. Einsatz, Funktionsweise und Relevanz für die Industrie.
Inferenz
Inferenz ist der Vorgang, bei dem ein trainiertes KI-Modell eine Anfrage verarbeitet und eine Antwort erzeugt. Anforderungen und Hardware.
Training und Fine-Tuning
Training erzeugt ein KI-Modell aus Rohdaten, Fine-Tuning passt ein bestehendes Modell an. Wann welcher Ansatz sinnvoll ist.
Token
Ein Token ist die kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells. Was Token sind und warum sie für Kosten und Leistung entscheidend sind.
Kontext
Das Kontextfenster bestimmt, wie viel Text ein Sprachmodell bei einer Anfrage gleichzeitig verarbeiten kann. Definition und Bedeutung.
Halluzination
Eine Halluzination ist ein sachlich falscher, aber überzeugend formulierter Output eines Sprachmodells. Ursachen und Gegenmaßnahmen.
Prompt
Ein Prompt ist die Eingabe, die ein Benutzer an ein Sprachmodell sendet. Was einen guten Prompt ausmacht.
System-Prompt
Ein System-Prompt ist eine versteckte Anweisung, die das Verhalten eines Sprachmodells dauerhaft prägt. Einsatz und Bedeutung.
Multimodalität
Multimodalität bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Modells, neben Text auch Bilder, Audio und Video zu verarbeiten.
Architektur und Bereitstellung
On-Premise
On-Premise bedeutet, dass KI-Systeme auf unternehmenseigener Hardware laufen. Warum das für die Industrie entscheidend ist.
Edge AI
Edge AI bezeichnet KI-Systeme, die direkt vor Ort laufen — an der Maschine, im Fahrzeug oder in der Kamera. Vorteile und Einsatzgebiete.
Lokale KI
Lokale KI bezeichnet KI-Systeme, deren Berechnung lokal stattfindet, ohne Daten an Cloud-Dienste zu senden.
Cloud-KI
Cloud-KI bezeichnet KI-Dienste, die über das Internet von Drittanbietern bezogen werden. Vorteile, Risiken und Abgrenzung zu On-Premise.
Hybrid-KI
Hybrid-KI kombiniert Cloud- und On-Premise-Verarbeitung. Warum der Ansatz in der Praxis oft mehr Probleme schafft als er löst.
KI-Souveränität
KI-Souveränität bedeutet, die vollständige Kontrolle über KI-Daten, Modelle und Infrastruktur im eigenen Unternehmen zu halten.
KI-Server
Ein KI-Server ist ein für KI-Workloads dimensionierter Server mit GPUs, ausgelegt auf 24/7-Inferenz im Unternehmen.
KI-Workstation
Eine KI-Workstation ist ein leistungsfähiger Einzelplatzrechner mit Profi-GPU für Entwicklung, Prototyping oder einzelne KI-Anwender.
GPU (GPU)
Eine GPU ist eine spezialisierte Recheneinheit, die KI-Berechnungen zehn- bis hundertmal schneller ausführt als eine CPU.
Air-Gapped Deployment
Ein Air-Gapped Deployment ist der Betrieb eines KI-Systems vollständig ohne Netzwerkverbindung. Höchste Sicherheitsstufe für sensible Daten.
Wissensverarbeitung und RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) reichert Sprachmodelle mit Unternehmenswissen an, ohne das Modell neu zu trainieren. Funktionsweise und Vorteile.
Vektor / Embedding
Ein Vektor (Embedding) ist eine numerische Darstellung von Text oder Bildern, die semantische Ähnlichkeitssuche ermöglicht.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert numerische Repräsentationen von Texten und ermöglicht semantische Suche in Millisekunden.
Chunking
Chunking ist das Zerlegen langer Dokumente in kleinere Abschnitte für die Vektordatenbank. Die Chunking-Strategie bestimmt die Antwortqualität.
Indexierung
Indexierung ist der Vorgang, bei dem Dokumente zerlegt, in Vektoren umgewandelt und in die Wissensbasis aufgenommen werden.
Wissensdatenbank
Die Wissensdatenbank ist die Sammlung aller Dokumente, die einem KI-System als Wissensquelle zur Verfügung stehen.
Wissensgraph
Ein Wissensgraph visualisiert die Beziehungen zwischen Dokumenten in einer Wissensbasis. Zwei Ansätze im Vergleich.
Semantische Suche
Semantische Suche findet Dokumente nach Bedeutung statt nach Stichwörtern. Funktionsweise und Relevanz für die Industrie.
Reranking
Reranking ist ein zweiter Bewertungsschritt nach der Vektorsuche, der die Relevanz der gefundenen Dokumente mit einem präziseren Modell verbessert.
Hybrid Search
Hybrid Search kombiniert semantische Vektorsuche mit klassischer Stichwortsuche und vereint die Stärken beider Ansätze.
Tools und Protokolle
Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den Sprachmodelle strukturiert auf externe Datenquellen und Werkzeuge zugreifen.
Tool Use / Function Calling
Tool Use (Function Calling) ist die Fähigkeit eines Sprachmodells, eigenständig externe Funktionen aufzurufen und so handlungsfähig zu werden.
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein KI-System, das eigenständig mehrstufige Aufgaben ausführt: planen, Werkzeuge nutzen, Ergebnisse bewerten und korrigieren.
Workflow-Orchestrierung
Workflow-Orchestrierung verbindet mehrere KI-Schritte und externe Systeme zu einem definierten Geschäftsprozess.
API-Anbindung
API-Anbindung verbindet KI-Systeme mit bestehender Unternehmenssoftware wie ERP, CRM oder DMS über deren Programmierschnittstellen.
Open-Source-Modell
Open-Source-Modelle sind Sprachmodelle mit frei verfügbaren Gewichten, die lokal betrieben werden dürfen. Die Grundlage für On-Premise-KI.
Quantisierung
Quantisierung reduziert den Speicherbedarf von KI-Modellen durch geringere Zahlenpräzision — bei minimalem Qualitätsverlust.
Governance und Compliance
EU AI Act
Der EU AI Act ist die erste umfassende KI-Regulierung weltweit. Was Industrieunternehmen wissen müssen.
DSGVO im KI-Kontext (DSGVO)
Die DSGVO gilt für jeden KI-Einsatz mit personenbezogenen Daten. Was Unternehmen beachten müssen und warum lokale KI vieles vereinfacht.
ISO/IEC 42001:2023
ISO/IEC 42001:2023 ist der internationale Standard für KI-Managementsysteme. Was er fordert und warum er für die Industrie relevant wird.
KI-Audit
Ein KI-Audit ist eine systematische Prüfung, wie KI im Unternehmen eingesetzt wird. Ablauf, Inhalte und Nutzen.
Gutachten / Auditbericht
Ein KI-Gutachten dokumentiert die Ergebnisse eines Audits und dient als Kompetenznachweis gegenüber Kunden, Behörden und Versicherern.
Audit-Trail
Ein Audit-Trail ist die lückenlose Protokollierung aller Änderungen in einem System. Voraussetzung für Compliance und regulierte Branchen.
Freigabeworkflow
Ein Freigabeworkflow stellt sicher, dass nur geprüfte und freigegebene Dokumente als Grundlage für KI-Antworten dienen.
Solid Qubits
Quellreferenz
Eine Quellreferenz verknüpft jede KI-Antwort mit dem zugrundeliegenden Originaldokument. Transparenz und Nachvollziehbarkeit für Unternehmen.
Vektor-Ansicht
Die Vektor-Ansicht zeigt für jede Datei, welche Informationen die KI tatsächlich gespeichert hat. Maximale Transparenz über das Systemwissen.
Dokumentenmanagement (DMS)
Dokumentenmanagement (DMS) umfasst die strukturierte Verwaltung von Dokumenten mit Versionierung, Metadaten und Zugriffsrechten.
Videoverarbeitung als Wissensquelle
Solid Qubits indexiert Videos als Wissensquelle: Audio- und Bildspur werden ausgewertet und stehen als durchsuchbare Inhalte zur Verfügung.
Mehrbenutzersystem mit Rollen
Solid Qubits ist als Mehrbenutzersystem mit konfigurierbaren Rollen und Rechten für den unternehmensweiten Einsatz konzipiert.
Komplettsystem / Schlüsselfertig
Ein Komplettsystem umfasst Hardware, Software und Inbetriebnahme aus einer Hand. Einsatzbereit geliefert, statt selbst zusammengesucht.