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# Terminologie

> Wichtige Begriffe rund um KI-Agenten einfach erklärt.

Diese Übersicht erklärt die wichtigsten Begriffe, die dir bei der Arbeit mit KI-Agenten begegnen – alphabetisch sortiert.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Chain-of-Thought (CoT)">
    Das Modell wird angewiesen, seinen **Denkprozess offenzulegen** – Schritt für Schritt.

    **Trigger-Phrase:** "Denke Schritt für Schritt" oder "Erkläre deinen Denkweg"
  </Accordion>

  <Accordion title="Embeddings">
    **Numerische Repräsentationen** von Text als Vektoren (Listen von Zahlen). Ähnliche Texte haben ähnliche Vektoren.

    **Verwendet für:**

    * Semantische Suche
    * Dokumenten-Ähnlichkeit
    * RAG-Systeme
  </Accordion>

  <Accordion title="Few-Shot Prompting">
    Dem Modell werden **Beispiele** gezeigt, bevor es die eigentliche Aufgabe löst.

    ```
    Beispiel 1: Input → Output
    Beispiel 2: Input → Output
    Deine Anfrage: Input → ?
    ```

    **Vorteil:** Modell versteht das gewünschte Format besser.
  </Accordion>

  <Accordion title="Halluzinationen">
    Wenn ein Modell **falsche Informationen überzeugend präsentiert** – Fakten erfindet, die nicht existieren.

    **Ursachen:**

    * Frage liegt außerhalb des Trainingswissens
    * Modell "füllt Lücken" mit plausibel klingendem Text

    **Gegenmaßnahmen:**

    * RAG verwenden (Dokumente als Quelle)
    * Modell anweisen: "Sage wenn du unsicher bist"
    * Quellen/Zitate einfordern
  </Accordion>

  <Accordion title="Hybrid Search">
    Kombination aus **semantischer Suche** (Bedeutung) und **Keyword-Suche** (exakte Wörter) für beste Ergebnisse.

    In Localmind führt das **Data-Tool** (UI: „Daten") die Hybrid Search aus.
  </Accordion>

  <Accordion title="Kontextfenster (Context Window)">
    Die **maximale Textmenge**, die ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann – gemessen in Tokens.

    | Größe       | Entspricht ca.     |
    | ----------- | ------------------ |
    | 8k Tokens   | 12 Seiten Text     |
    | 32k Tokens  | 50 Seiten Text     |
    | 128k Tokens | 200 Seiten Text    |
    | 1M+ Tokens  | 1.500+ Seiten Text |

    **Wichtig:** Das Kontextfenster umfasst sowohl deine Eingabe als auch die Antwort des Modells.
  </Accordion>

  <Accordion title="Multimodal">
    Modelle, die **verschiedene Medientypen** verarbeiten können:

    * Text
    * Bilder
    * Audio
    * Video (bei einigen Modellen)

    **Beispiel:** aktuelle Claude- und Gemini-Modelle
  </Accordion>

  <Accordion title="RAG (Retrieval-Augmented Generation)">
    Eine Technik, bei der das Modell **zuerst relevante Dokumente abruft** und dann basierend auf diesen antwortet.

    ```
    Frage → Dokumente durchsuchen → Relevante Stellen finden → Antwort generieren
    ```

    **Vorteile:**

    * Antworten basieren auf deinen Daten
    * Reduziert Halluzinationen
    * Aktuellere Informationen als das Trainings-Cutoff

    In Localmind aktivierst du RAG, indem du dem Agenten das **Data-Tool** (UI: „Daten") zuweist — es durchsucht deine Dokumente per Hybrid Search.
  </Accordion>

  <Accordion title="Reasoning (Denken)">
    Modelle mit Reasoning **denken schrittweise nach**, bevor sie antworten. Sie zerlegen komplexe Probleme in Teilschritte.

    **Ideal für:**

    * Mathematische Berechnungen
    * Logische Schlussfolgerungen
    * Mehrstufige Analysen
    * Wissenschaftliche Probleme

    **Ohne Reasoning:** Modell antwortet direkt.
    **Mit Reasoning:** Modell plant → denkt → prüft → antwortet.
  </Accordion>

  <Accordion title="System Prompt">
    Die **grundlegende Anweisung**, die das Verhalten des Agenten definiert. Wird vor jeder Konversation geladen.

    **Enthält typischerweise:**

    * Rolle des Agenten
    * Verhaltensregeln
    * Ausgabeformat
    * Einschränkungen
  </Accordion>

  <Accordion title="Temperature">
    Steuert die **Kreativität** der Antworten.

    | Wert    | Verhalten                                    |
    | ------- | -------------------------------------------- |
    | 0.0     | Deterministisch – immer die gleiche Antwort  |
    | 0.3–0.7 | Ausgewogen – leichte Variation               |
    | 1.0+    | Kreativ – unvorhersehbare, diverse Antworten |

    **In Localmind:** nicht pro Agent einstellbar – bei [API-Nutzung](/api-reference/OpenAI-Kompatibel) wird `temperature` an das Modell durchgereicht.
  </Accordion>

  <Accordion title="Tokens">
    Die **Grundeinheit**, in der KI-Modelle Text verarbeiten. Ein Token ist ungefähr:

    * 4 Zeichen im Englischen
    * 3 Zeichen im Deutschen
    * 1 häufiges Wort oder Wortteil

    **Beispiel:** "Localmind ist großartig" ≈ 5 Tokens
  </Accordion>

  <Accordion title="Top K">
    Begrenzt die Auswahl auf die **K wahrscheinlichsten nächsten Wörter**.

    | Wert | Verhalten                       |
    | ---- | ------------------------------- |
    | 1    | Nur das wahrscheinlichste Wort  |
    | 40   | Auswahl aus den Top 40 Optionen |
    | 100+ | Sehr breite Auswahl             |

    **In Localmind:** nicht einstellbar – über die API wird nur `temperature` durchgereicht, nicht `top_k`.
  </Accordion>

  <Accordion title="Top P (Nucleus Sampling)">
    Begrenzt die Auswahl auf die **wahrscheinlichsten Wörter**, deren kumulierte Wahrscheinlichkeit den Wert P erreicht.

    | Wert | Verhalten                                     |
    | ---- | --------------------------------------------- |
    | 0.1  | Sehr fokussiert – nur die sichersten Optionen |
    | 0.9  | Breite Auswahl – mehr Variation               |
    | 1.0  | Keine Einschränkung                           |

    **In Localmind:** nicht einstellbar – über die API wird nur `temperature` durchgereicht, nicht `top_p`.
  </Accordion>

  <Accordion title="Vector Database">
    Eine Datenbank, die **Embeddings speichert** und schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglicht.

    Localmind verwaltet dies automatisch im Hintergrund.
  </Accordion>

  <Accordion title="Zero-Shot">
    Das Modell löst eine Aufgabe **ohne Beispiele** – nur basierend auf der Anweisung.
  </Accordion>
</AccordionGroup>