KI-Glossar
Verständliche Definitionen der KI-Begriffe, die dir im Job begegnen, geschrieben von Ronan Liedmeier für AI Academy. Jeder Eintrag beginnt mit einer Definition in einem Satz und verlinkt auf das Modul, das das Thema vertieft.
Von Ronan Liedmeier, Fractional Head of Growth und Kursautor · Zuletzt aktualisiert 17. Oktober 2026
A
- Agent Skill (SKILL.md)
- Ein Agent Skill ist ein Ordner mit Anweisungen rund um eine SKILL.md-Datei, der einem KI-Agenten eine bestimmte Aufgabe beibringt. Der Agent sieht nur Name und Beschreibung des Skills, bis eine Aufgabe dazu passt, und lädt erst dann die vollständigen Anweisungen.
- Agent-Harness
- Ein Agent-Harness ist die Software rund um ein KI-Modell, die daraus einen arbeitenden Agenten macht: sie stellt Tools, Dateizugriff, Berechtigungen, Gedächtnis und die Schleife bereit, die Aktionen verkettet. Das Modell denkt, das Harness legt fest, was es sehen und tun darf.
- Agent-Schleife
- Eine Agent-Schleife ist der wiederkehrende Ablauf, mit dem ein KI-Agent eine Aufgabe erledigt: er plant einen Schritt, ruft ein Tool auf, liest das Ergebnis und entscheidet, ob er weitermacht oder aufhört. Die Schleife endet, wenn das Ziel erreicht ist oder ein Limit greift.
- Agentische KI
- Agentische KI ist der Oberbegriff für KI-Systeme, die mit einer gewissen Eigenständigkeit auf ein Ziel hin handeln, statt nur Fragen zu beantworten. Dazu gehören feste KI-Workflows ebenso wie KI-Agenten, die ihre Schritte selbst wählen.
- API (Programmierschnittstelle)
- Eine API (Programmierschnittstelle) ist eine Reihe von Anfragen, die ein Softwaredienst von anderen Programmen annimmt, ähnlich wie eine Speisekarte. Ein Programm schickt eine Anfrage wie „Kontakt anlegen“, und der Dienst schickt Daten oder eine Bestätigung zurück.
- API-Schlüssel
- Ein API-Schlüssel ist ein langer geheimer Code, an dem ein Softwaredienst erkennt, welches Konto eine Anfrage stellt. Wer den Schlüssel hat, kann in deinem Namen handeln, soweit der Schlüssel es erlaubt. Behandle ihn deshalb wie ein Passwort.
B
- Browser-Agent
- Ein Browser-Agent ist ein KI-Agent, der für dich einen Webbrowser bedient: er liest Seiten, klickt, füllt Formulare aus und wechselt zwischen Tabs, um eine Aufgabe zu erledigen. Er kann Routinearbeit im Web übernehmen, die du sonst von Hand durchklicken würdest.
C
- Chain-of-Thought-Prompting
- Chain-of-Thought-Prompting ist die Bitte an ein KI-Modell, eine Aufgabe Schritt für Schritt durchzugehen, bevor es die Antwort gibt. Das macht mehrstufige Aufgaben wie Rechen- und Logikaufgaben genauer und zeigt dir den Lösungsweg zum Prüfen.
- Chunking
- Chunking ist das Zerlegen langer Dokumente in kleinere Stücke, bevor sie in ein RAG-System gehen, damit eine Suche genau den passenden Teil findet. Wo du den Text schneidest, entscheidet, ob jedes Stück für sich noch Sinn ergibt.
- Claude Code
- Claude Code ist ein KI-Agent von Anthropic, der direkt in deinen Dateien und im Terminal arbeitet: Er liest ein Projekt, bearbeitet Dateien, führt Befehle aus und verbindet sich mit anderen Tools. Er ist für Softwarearbeit gebaut, taugt aber auch für Aufgaben mit Dateien, APIs und festen Abläufen.
- Claude Projects
- Claude Projects ist eine Funktion in Claude, die Chats in einem Arbeitsbereich mit eigenen Anweisungen und hochgeladenen Dateien bündelt. So kennt jedes Gespräch in diesem Arbeitsbereich deinen Kontext von Anfang an.
- Coding-Agent
- Ein Coding-Agent ist ein KI-Agent, der direkt in den Dateien und der Kommandozeile eines Computers arbeitet: Er liest, erstellt und bearbeitet Dateien und führt Befehle nach Anweisungen in normaler Sprache aus. Trotz des Namens kann er fast jede Arbeit mit Dateien erledigen.
- Context Engineering
- Context Engineering ist das Festlegen, welche Informationen ein KI-Modell bei jedem Arbeitsschritt sieht: Anweisungen, Dokumente, Tool-Beschreibungen, Gedächtnis und Gesprächsverlauf. Es erweitert Prompt Engineering von der Formulierung einer Anfrage auf alles, was drumherum geladen wird.
- Custom GPT
- Ein Custom GPT ist eine Version von ChatGPT, die für eine bestimmte Aufgabe eingerichtet ist, mit eigenen Anweisungen, Referenzdateien und freigeschalteten Tools. Jeder, der ihn nutzt, bekommt dasselbe Verhalten, ohne die Aufgabe jedes Mal zu erklären.
D
- Deep Research
- Deep Research ist ein Modus in KI-Assistenten, in dem das Modell selbstständig viele Websuchen ausführt, die gefundenen Quellen liest und einen längeren Bericht mit Quellenangaben schreibt. Das dauert länger als eine normale Antwort und lohnt sich, wenn mehrere Quellen verglichen werden müssen.
- Digitaler Zwilling (Content)
- Ein digitaler Zwilling ist in der KI-Content-Arbeit ein Modell der Schreibstimme einer Person, gebaut aus ihren alten Posts und Notizen, das neue Inhalte in ihrem Stil entwirft. In der Technik hat der Begriff eine ältere Bedeutung: eine virtuelle Kopie eines physischen Objekts oder Systems.
E
- Embedding
- Ein Embedding ist eine Liste von Zahlen, die die Bedeutung eines Textes abbildet, damit ein Computer messen kann, wie ähnlich sich zwei Texte sind. Texte mit derselben Aussage bekommen ähnliche Zahlen, auch wenn sie andere Wörter verwenden.
F
- Fehleranalyse
- Fehleranalyse ist das Durchlesen einer Stichprobe echter KI-Ausgaben, bei dem du jede Art von Fehler notierst und die Fehler nach Typ gruppierst, bevor du entscheidest, was du behebst oder misst. So siehst du, welche Probleme in der Praxis auftreten, und deine Tests zielen genau darauf.
- Few-Shot-Prompting
- Few-Shot-Prompting ist eine Technik, bei der du einem KI-Modell direkt im Prompt ein paar Beispiele für Eingabe und gewünschte Ausgabe gibst, damit es dem Muster folgt. Das Modell übernimmt Format und Stil sofort aus den Beispielen, ohne neues Training.
- Fine-Tuning
- Fine-Tuning ist ein zusätzliches Training, das ein bestehendes KI-Modell mit deinen eigenen Beispielen anpasst, damit es einen bestimmten Stil, ein Format oder eine Aufgabe lernt. Es verändert das Modell selbst. Ein Prompt oder eine Dokumentensuche ändert nur, was das Modell bei einer Anfrage sieht.
G
- Generative Engine Optimization (GEO)
- Generative Engine Optimization (GEO) ist die Arbeit daran, Inhalte so zu gestalten, dass KI-Antwortmaschinen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sie in ihren Antworten zitieren oder erwähnen. GEO ist das Gegenstück zu SEO für die KI-Suche.
- Generative KI
- Generative KI ist Software, die aus einer Anfrage in normaler Sprache neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Audio, Video oder Code. Sie lernt Muster aus großen Mengen vorhandener Beispiele und erzeugt daraus neue Ergebnisse, die diesen Mustern folgen.
- Golden Dataset
- Ein Golden Dataset ist eine kleine, feste Sammlung echter Beispiel-Eingaben mit jeweils einer geprüften richtigen Antwort, mit der du ein KI-System testest. Jeden neuen Prompt und jedes neue Modell lässt du dagegen laufen und vergleichst die Ergebnisse mit diesen Antworten.
H
- Halluzination
- Eine Halluzination ist eine falsche Aussage, die ein KI-Modell als Tatsache darstellt, etwa eine erfundene Statistik, ein erfundenes Zitat oder eine erfundene Quelle. Sie entsteht, weil Sprachmodelle darauf trainiert sind, plausibel klingenden Text zu erzeugen, und der ist manchmal falsch.
- Human in the Loop
- Human in the Loop ist ein Ansatz, bei dem ein KI-System an festgelegten Stellen anhält, damit ein Mensch seine Arbeit freigeben oder korrigieren kann, bevor sie wirksam wird. Das nutzt man für Aktionen, die sich schwer rückgängig machen lassen, etwa E-Mails an Kunden oder Zahlungen.
J
- Jagged Technological Frontier
- Die Jagged Technological Frontier ist die ungleichmäßige Grenze dessen, was KI gut kann: Bei manchen Aufgaben verbessert sie die Ergebnisse, bei anderen verschlechtert sie sie, auch wenn die Aufgaben gleich schwer wirken. Der Begriff stammt aus einer Studie der Harvard Business School von 2023.
K
- KI-Agent
- Ein KI-Agent ist ein KI-System, das auf ein Ziel hinarbeitet und seine nächsten Schritte selbst wählt: er sucht ein Tool aus, nutzt es, schaut sich das Ergebnis an und wiederholt das, bis die Aufgabe erledigt ist. Du setzt Ziel und Grenzen, den Weg findet der Agent.
- KI-Bildgenerierung
- KI-Bildgenerierung ist der Einsatz eines KI-Modells, um aus einer schriftlichen Beschreibung ein neues Bild zu erzeugen oder ein vorhandenes Bild per Beschreibung zu ändern. Du nennst Motiv, Stil und Format in normalen Worten und verfeinerst das Ergebnis in weiteren Nachrichten.
- KI-Eval (Evaluation)
- Ein KI-Eval (Evaluation) ist ein wiederholbarer Test, der prüft, ob ein KI-Prompt oder Workflow gute Antworten liefert: Er läuft mit festen Eingaben, und die Ausgaben werden nach vereinbarten Kriterien bewertet. So wird aus „scheint zu passen“ eine Punktzahl, die du vergleichen kannst.
- KI-Gedächtnis (Memory)
- KI-Gedächtnis ist eine Chatbot-Funktion, die Details aus früheren Unterhaltungen in neue mitnimmt, etwa deinen Job, deine Vorlieben oder laufende Projekte, damit du sie nicht wiederholen musst. Meist kannst du das Gespeicherte ansehen, bearbeiten oder löschen und die Funktion abschalten.
- KI-Governance
- KI-Governance ist das Regelwerk mit Zuständigkeiten und Kontrollen, mit dem eine Organisation festlegt, welche KI-Nutzung erlaubt ist, wie Risiken behandelt werden und wer geradesteht, wenn etwas schiefgeht. Das US-Institut NIST hat dafür einen freiwilligen Rahmen: das AI Risk Management Framework.
- KI-Guardrails
- KI-Guardrails sind Prüfungen und Grenzen rund um ein KI-System, die unsichere oder falsche Eingaben und Ausgaben blockieren oder markieren, bevor sie Schaden anrichten. Die stärksten laufen als Code außerhalb des Modells. Auch eine geschickt formulierte Anfrage kommt an ihnen nicht vorbei.
- KI-Observability
- KI-Observability ist die Praxis, bei jedem Lauf aufzuzeichnen, was ein KI-System tut, mit jedem Modell- und Tool-Aufruf, den Kosten und der Dauer, damit du siehst, warum es sich so verhalten hat. So debuggen und überwachen Teams KI im echten Einsatz.
- KI-Orchestrierung
- KI-Orchestrierung ist die Steuerung der Schritte rund um ein KI-Modell, damit eine Aufgabe zuverlässig durchläuft: was sie startet, welche Tools und Daten sie bekommt, was bei einem Fehler passiert und wann ein Mensch freigeben muss. Das Modell ist ein Schritt in dieser Kette.
- KI-ROI
- KI-ROI (Return on Investment) ist der Wert, den ein KI-Projekt bringt, in gesparter Zeit, Umsatz, Kosten oder Qualität, verglichen mit dem, was Aufbau und Betrieb kosten. Um ihn sauber zu messen, brauchst du einen Ausgangswert, den du vor Projektstart festhältst.
- KI-Vision (Bildverständnis)
- KI-Vision ist die Fähigkeit eines KI-Modells, ein Bild anzusehen, das du ihm gibst, etwa ein Foto, einen Screenshot, ein Diagramm oder ein gescanntes Dokument, und es zu beschreiben, den Text darin zu lesen oder Fragen dazu zu beantworten.
- KI-Workflow
- Ein KI-Workflow ist eine feste Abfolge von Schritten, die ein Mensch oder Code vorab festlegt und in der ein KI-Modell einen oder mehrere Schritte übernimmt. Die Schritte laufen jedes Mal in derselben Reihenfolge, deshalb lässt sich ein Workflow leicht testen und prüfen.
- Kontextfenster
- Ein Kontextfenster ist die maximale Textmenge, die ein KI-Modell auf einmal berücksichtigen kann, gemessen in Token. Es enthält deine Nachrichten, angehängte Dateien, die Anweisungen und die eigenen Antworten des Modells. Was nicht hineinpasst, bleibt außen vor.
L
- Large Language Model (LLM)
- Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das mit riesigen Textmengen darauf trainiert wurde vorherzusagen, welche Wörter als Nächstes kommen. In großem Maßstab kann es mit dieser einen Fähigkeit Fragen beantworten, zusammenfassen, übersetzen und wie ein Mensch schreiben.
- Latenz (KI-Antwortzeit)
- Latenz ist die Zeit, die ein KI-System für eine Antwort braucht, vom Absenden der Anfrage, bis die Antwort oder ihre ersten Wörter ankommen. In Agent-Workflows summiert sie sich über jeden Modell- und Tool-Aufruf eines Durchlaufs.
- LLM-as-a-Judge
- LLM-as-a-Judge ist eine Methode, bei der ein zweites KI-Modell die Antworten einer KI anhand schriftlicher Kriterien bewertet, statt dass ein Mensch jede Antwort prüft. So sind Qualitätschecks schnell genug für jede Änderung, aber der Bewerter muss selbst geprüft werden.
- Lost in the Middle
- Lost in the Middle ist die Neigung von KI-Sprachmodellen, Informationen in der Mitte eines langen Textes zu übersehen, während sie Informationen am Anfang oder Ende zuverlässiger nutzen. Der Name stammt aus einer Studie von Liu und Kollegen aus dem Jahr 2023.
M
- Make-or-Buy bei KI
- Make-or-Buy bei KI ist die Entscheidung, ob du ein KI-Tool selbst entwickelst oder ein fertiges Produkt oder einen spezialisierten Anbieter bezahlst. Kaufen ist meist schneller und sicherer. Selbst bauen lohnt sich vor allem bei einem echten Wettbewerbsvorteil, den kein Anbieter abdeckt.
- MCP-Gateway
- Ein MCP-Gateway ist ein zentraler Zugangspunkt zwischen deinen KI-Agenten und all deinen MCP-Servern. Es verwaltet Passwörter und Schlüssel, legt fest, welche Tools jeder Agent nutzen darf, und führt ein zentrales Protokoll über jeden Aufruf.
- MCP-Server
- Ein MCP-Server ist ein kleines Programm, das einen KI-Assistenten über das Model Context Protocol mit einem Tool oder einer Datenquelle verbindet, etwa Notion, Gmail oder einer Datenbank. Er sagt dem Assistenten, was er dort lesen oder tun kann, und führt das auf Anfrage aus.
- Model Context Protocol (MCP)
- Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Apps in einem gemeinsamen Format auf externe Tools und Daten zugreifen, etwa einen Kalender, ein CRM oder eine Datenbank. Apps mit MCP-Unterstützung nutzen diese Tools dann ohne eigene Integration für jedes einzelne.
- Modell-Abkündigung
- Eine Modell-Abkündigung ist die Ankündigung eines KI-Anbieters, ein Modell oder eine API einzustellen, mit einem Datum, ab dem Anfragen nicht mehr funktionieren. Bis dahin läuft das Modell weiter, aber Nutzer sollen auf einen empfohlenen Nachfolger umsteigen.
- Modell-Pinning
- Modell-Pinning ist die Praxis, in deinem Code oder deinen Einstellungen eine exakte, feste Modellversion anzugeben statt eines allgemeinen Namens, den der Anbieter auf ein neueres Modell umstellen kann. So ändert sich das Modell nicht, bevor du das neue getestet hast.
- Multimodale KI
- Multimodale KI ist KI, die im selben Gespräch mit mehr als einer Art von Eingabe oder Ausgabe arbeiten kann, etwa Text, Bildern, Audio und Video. Du kannst ihr ein Foto oder einen Screenshot zeigen und Fragen dazu stellen oder ein Bild beschreiben und es erstellen lassen.
N
- n8n
- n8n ist ein Tool für Workflow-Automatisierung, in dem du Schritte, sogenannte Nodes, auf einer visuellen Arbeitsfläche verbindest. Am Anfang steht ein Trigger, etwa ein Zeitplan oder ein eingehender Webhook. Workflows können KI-Schritte enthalten und in der n8n-Cloud oder auf deinem Server laufen.
- No-Code-Automatisierung
- No-Code-Automatisierung ist eine Methode, Workflows aus visuellen Bausteinen statt aus Code zu bauen, um Daten zwischen Apps zu übertragen. Jeder Workflow startet mit einem Trigger, etwa einer neuen E-Mail, und führt dann jedes Mal dieselben Schritte aus, etwa eine Aufgabe anlegen.
O
- Opt-out vom KI-Training
- Das Opt-out vom KI-Training ist eine Datenschutzeinstellung, die verhindert, dass ein KI-Anbieter deine Gespräche zum Training seiner künftigen Modelle nutzt. In Chat-Apps für Privatnutzer ist es meist ein Schalter in den Daten- oder Datenschutzeinstellungen des Kontos.
P
- Prompt
- Ein Prompt ist die Anweisung oder Frage, mit der du einem KI-Modell sagst, was du willst. Das kann eine Zeile sein oder ein ganzes Briefing mit Hintergrund, Beispielen und dem gewünschten Format, und die Antwort hängt von allem ab, was darin steht.
- Prompt Engineering
- Prompt Engineering ist das Schreiben und Testen der Anweisungen, die du einem KI-Modell gibst, damit es verlässlich brauchbare Ergebnisse liefert. Im Alltag heißt das: klare Briefings. Für Teams mit KI im Produktivbetrieb heißt es: Prompts wie Code versionieren und testen.
- Prompt Injection
- Prompt Injection ist ein Angriff, bei dem Anweisungen in einem Text, den eine KI liest (etwa eine E-Mail, Webseite oder Datei), das Modell zu etwas bringen, das sein Nutzer nicht wollte. OWASP führt sie auf Platz 1 seiner Top 10 für LLM-Anwendungen.
- Prompt-Bibliothek
- Eine Prompt-Bibliothek ist eine geteilte, geordnete Sammlung von Prompts, die gut funktionieren. Sie sind mit klaren Namen und Versionsnotizen gespeichert, damit du und dein Team sie wiederverwenden könnt, statt sie in jedem Chat neu zu schreiben.
- Prompt-Caching
- Prompt-Caching ist eine Funktion von KI-APIs, die den verarbeiteten Anfang eines wiederholt gesendeten Prompts speichert, damit spätere Anfragen mit exakt demselben Anfang günstiger und schneller sind. Nur dieser Anfang wird wiederverwendet, die Antwort entsteht jedes Mal neu.
R
- Reasoning-Modell
- Ein Reasoning-Modell ist ein KI-Sprachmodell, das darauf trainiert ist, ein Problem Schritt für Schritt durchzuarbeiten, bevor es antwortet. Das zusätzliche Nachdenken macht es pro Antwort langsamer und teurer, aber deutlich besser bei Mathe, Programmieren und anderen mehrstufigen Aufgaben.
- Regressionstest für KI
- Ein Regressionstest für KI ist ein fester Satz Testfälle, den du nach jeder Änderung an einem Prompt oder Modell erneut laufen lässt, um zu prüfen, ob noch funktioniert, was vorher funktioniert hat. Er findet Änderungen, die den Durchschnitt heben und dabei einen bestimmten Fall kaputt machen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, mit dem ein KI-Modell aus deinen eigenen Dokumenten antwortet. Zuerst findet eine Suche die Textstellen, die zur Frage passen, dann schreibt das Modell seine Antwort auf Basis dieser Stellen.
S
- Schatten-KI
- Schatten-KI ist die Nutzung von KI-Tools bei der Arbeit ohne Freigabe oder Wissen des Unternehmens, etwa wenn Mitarbeitende Kundenunterlagen in ein privates Chatbot-Konto kopieren. Sie schafft Datenrisiken und zeigt zugleich, wo Leute KI schon nützlich finden.
- Semantische Suche
- Semantische Suche ist eine Suche nach Bedeutung statt nach exakten Wörtern, die auch Textstellen findet, die deine Frage mit anderen Worten beantworten. Meist vergleicht sie dafür Embeddings, also Zahlenreihen, die erfassen, was ein Text bedeutet.
- Speech-to-Text (KI-Transkription)
- Speech-to-Text ist eine Technik, die gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandelt. KI-Transkriptionsmodelle machen das mit Aufnahmen wie Meetings und Telefonaten, damit du die Inhalte danach durchsuchen, zusammenfassen oder in Aufgaben verwandeln kannst.
- Strukturierte Ausgabe (JSON-Modus)
- Strukturierte Ausgabe ist ein Verfahren, mit dem ein KI-Modell in einem festen, maschinenlesbaren Format antwortet statt mit Fließtext, meist als JSON mit benannten Feldern. So kann ein Programm sie zuverlässig lesen, etwa um eine Tabellenzeile zu füllen oder den nächsten Workflow-Schritt zu wählen.
- Subagent
- Ein Subagent ist ein KI-Hilfsagent, dem ein Hauptagent eine Nebenaufgabe übergibt. Er arbeitet in einem eigenen Kontext mit eigenen Anweisungen und Tool-Zugriffen und gibt nur eine Zusammenfassung zurück, so bleibt die Hauptunterhaltung fokussiert und Aufgaben können parallel laufen.
- System-Prompt
- Ein System-Prompt ist der Block fester Anweisungen, den ein KI-Modell vor dem Gespräch bekommt und der für jede Antwort gilt. Er legt Rolle, Ton, Regeln und Ausgabeformat fest, und wer mit dem Assistenten chattet, sieht ihn meist nie.
T
- Token
- Ein Token ist das kleine Textstück, das ein KI-Sprachmodell liest und schreibt, meist ein kurzes Wort oder ein Teil eines längeren Worts. Im Englischen entspricht ein Token im Schnitt etwa drei Vierteln eines Worts, und Kontextfenster und API-Preise werden in Token gezählt.
- Tool Use (Function Calling)
- Tool Use, auch Function Calling genannt, ist der Mechanismus, mit dem ein KI-Modell deine Software eine bestimmte Aktion ausführen lässt, etwa eine Suche oder eine Datenbankabfrage, und das Ergebnis in seiner Antwort nutzt. Das Modell wählt Tool und Eingaben, dein Code führt es aus.
- Trace
- Ein Trace ist das Schritt-für-Schritt-Protokoll eines einzelnen Durchlaufs eines KI-Workflows oder Agenten, mit jedem Modell- und Tool-Aufruf der Reihe nach samt Eingaben, Ausgaben, Fehlern und Laufzeiten. Daran siehst du genau, wo ein Durchlauf schiefging.
V
- Vektordatenbank
- Eine Vektordatenbank ist eine Datenbank, die Embeddings speichert, also Zahlenlisten, die die Bedeutung von Text abbilden, und schnell die Einträge findet, die einer neuen Frage am nächsten sind. In vielen RAG-Systemen passiert dort der Suchschritt.
W
- Webhook
- Ein Webhook ist eine Nachricht, die eine App an eine von dir gewählte Webadresse schickt, sobald etwas passiert, zum Beispiel ein Formular abgeschickt wird oder eine Zahlung durchgeht. So kann ein anderes System sofort reagieren, statt in festen Abständen nach Änderungen zu suchen.
- Wissensstichtag
- Der Wissensstichtag ist das Datum, nach dem ein KI-Modell keine Informationen aus seinem Training mehr hat. Was danach passiert ist, etwa Nachrichten, Preisänderungen oder neue Produkte, kennt das Modell nicht, außer es sucht im Web oder liest ein Dokument, das du ihm gibst.
Z
- Zentauren und Cyborgs
- Zentauren und Cyborgs sind zwei Arten, mit KI zu arbeiten. Zentauren teilen eine Aufgabe auf, geben einige Teile an die KI ab und behalten andere, während Cyborgs durchgehend mit der KI arbeiten und kleine Stücke hin und her reichen.