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KI-Modelle sind leistungsstarke Werkzeuge, die bei richtiger Anwendung Ihre Produktivität massiv steigern können. Der Schlüssel liegt darin, zu verstehen, wie diese Modelle funktionieren und wie Sie sie effektiv anleiten.

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Was macht ein KI-Modell?

Ein Large Language Model (LLM) ist im Kern ein statistisches System, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde. Es verarbeitet Ihre Eingabe als Folge von Tokens (Textfragmente) und generiert Wort für Wort die wahrscheinlichste Fortsetzung. Wichtig zu verstehen:
  • Kein echtes “Wissen”: Das Modell hat keine Datenbank mit Fakten. Es hat Muster in Texten gelernt und reproduziert diese.
  • Wahrscheinlichkeitsbasiert: Jedes generierte Wort ist eine statistische Vorhersage basierend auf dem Kontext.
  • Kein Gedächtnis zwischen Sitzungen: Ohne System-Prompt oder Gesprächsverlauf beginnt jede Unterhaltung bei null.
Eine Möglichkeit, einem KI-Agenten gezielt Wissen bereitzustellen, ist RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dabei werden Ihre eigenen Dokumente als Wissensquelle angebunden – das Modell kann dann auf verifizierte Informationen zugreifen statt zu “raten”. Mehr dazu unter Wissensquellen.
Stellen Sie sich ein KI-Modell vor wie einen brillanten neuen Mitarbeiter am ersten Arbeitstag: hochintelligent, aber ohne Kontext über Ihr Unternehmen, Ihre Prozesse und Ihre Erwartungen. Je präziser Ihr Briefing, desto besser das Ergebnis.

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Warum ist die Art der Anweisung entscheidend?

Die Qualität Ihrer Ergebnisse hängt direkt davon ab, wie Sie mit dem Modell kommunizieren:
  • Vage Anweisung → Das Modell rät, was Sie meinen → Generische, oft unbrauchbare Antwort
  • Präzise Anweisung → Das Modell versteht Ziel, Kontext und Format → Zielgerichtete, nützliche Antwort
Der Unterschied zwischen einem mittelmäßigen und einem exzellenten Ergebnis liegt fast immer in der Qualität des Prompts – nicht in der Wahl des Modells.

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Ihr Lernpfad

Diese Kategorie ist als aufbauender Lernpfad strukturiert. Sie können die Seiten der Reihe nach durcharbeiten oder gezielt zu den Themen springen, die Sie interessieren:

Wissensquellen

Wie Sie einem KI-Agenten Wissen geben. Eigene Dokumente als Wissensquelle anbinden, Hybrid Search einrichten und Halluzinationen durch verifizierte Daten reduzieren.

Prompting

Wie man gute Anweisungen schreibt. Von den Bausteinen eines Prompts über Techniken wie Chain of Thought und Prompt Chaining bis hin zu Templates, Halluzinationsvermeidung und Output-Qualität.

Modelle & Reasoning

Welches Modell wann, und wie “Denken” funktioniert. Verstehen Sie die Unterschiede zwischen Modellkategorien, lernen Sie wann Reasoning-Modelle sinnvoll sind und wie Kontextfenster funktionieren.