Category: AI – LLM Lexikon

AI & LLM Lexikon – Begriffe, Modelle und Strategien für Entscheider
Künstliche Intelligenz verändert Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung und Unternehmensführung grundlegend. Doch mit LLM, RAG, Diffusionsmodellen, AI Agents, GEO oder Embeddings entstehen ständig neue Fachbegriffe, die oft unklar bleiben.

Dieses AI & LLM Lexikon erklärt die wichtigsten Konzepte rund um:

Large Language Models
Generative AI
AI Agents & Automatisierung
GEO, AEO & LLM SEO
Multimodale KI
Daten- und Retrieval-Architekturen

Jeder Begriff wird verständlich erklärt – technisch korrekt, aber mit klarer Business-Relevanz.

Themenbereiche

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze, Transformer, Foundation Models.

LLM & Sprachmodelle
LLM, Prompt Engineering, Embeddings, Fine-Tuning, Halluzination, Context Window.

Generative AI
Diffusionsmodelle, DDPM, Stable Diffusion, GAN, Latent Space.

Retrieval & Wissensarchitektur
RAG, Vector Database, Semantic Search, Chunking, Knowledge Base.

AI Agents & Automatisierung
AI Agent, Autonomous Agent, Multi-Agent System, AI SDR, Human-in-the-Loop.

GEO, AEO & AI Visibility
Generative Engine Optimization, Answer Engine Optimization, Entity SEO, Topical Authority.

Warum dieses Lexikon existiert
Dieses Lexikon richtet sich an:

Geschäftsführer
Marketing-Leiter
E-Commerce-Verantwortliche
Digitalagenturen
Strategieberater

Ziel ist es, technologische Konzepte in unternehmerische Entscheidungslogik zu übersetzen.

Embedding Space (Vektorraum)

Was ist ein Embedding Space? Ein Embedding Space, auch Vektorraum genannt, ist ein mathematischer Raum, in dem Inhalte wie Wörter, Texte oder Bilder als numerische Vektoren dargestellt werden. In Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) und in Large Language Models (LLMs) bildet der Embedding Space die Grundlage für semantische Vergleiche. Wie funktioniert ein Embedding Space? […]

Context Window (in KI)

Was ist ein Context Window? Ein Context Window (Kontextfenster) bezeichnet die maximale Anzahl an Tokens, die ein Large Language Model (LLM) gleichzeitig verarbeiten kann. Es bestimmt, wie viel Text ein KI-System im aktuellen Verarbeitungsschritt berücksichtigen kann. Wie funktioniert das Context Window? Ein Sprachmodell verarbeitet Eingaben nicht unbegrenzt. Stattdessen wird nur eine bestimmte Anzahl von […]

Neuronale Netze (in KI)

Was sind neuronale Netze? Neuronale Netze sind mathematische Modelle innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI), die lose am Aufbau des menschlichen Gehirns orientiert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen. Wie funktionieren neuronale Netzwerke? Ein neuronales Netzwerk besteht aus: Eingabeschicht (Input Layer) Eine oder mehrere verborgene Schichten (Hidden Layers) […]

Answer Engine Optimization

Was ist Answer Engine Optimization (AEO)? Answer Engine Optimization (AEO) bezeichnet die Optimierung von Inhalten für Antwortsysteme, die direkte Antworten liefern – etwa Google Featured Snippets, Sprachassistenten oder KI-Systeme der Künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zur klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) steht nicht das Ranking einer Seite im Fokus, sondern die Auswahl als direkte Antwortquelle. Wie funktioniert […]

Entity SEO

Was ist Entity SEO? Entity SEO ist ein Ansatz der Suchmaschinenoptimierung, bei dem Inhalte nicht primär auf Keywords, sondern auf klar definierte Entitäten ausgerichtet werden. Entitäten sind eindeutig identifizierbare Objekte wie Personen, Marken, Orte, Produkte oder Konzepte. Moderne Suchmaschinen und Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) analysieren Inhalte zunehmend auf Basis solcher Entitäten. Wie funktioniert Entity SEO? […]

Knowledge Graph (in KI)

Was ist ein Knowledge Graph (in KI)? Ein Knowledge Graph, auf Deutsch Wissensgraph, ist eine strukturierte Datenbank, die Informationen als Entitäten und deren Beziehungen speichert. Suchmaschinen und Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) nutzen Knowledge Graphs, um Zusammenhänge zwischen Personen, Unternehmen, Begriffen und Themen zu verstehen. Wie funktioniert ein Knowledge Graph? Ein Wissensgraph besteht aus: […]

Semantic Search

Was ist Semantic Search? Semantic Search (semantische Suche) ist eine Suchtechnologie, die Inhalte nicht nur nach exakten Keywords, sondern nach deren Bedeutung und Kontext analysiert. Wie funktioniert Semantic Search? Im Gegensatz zur klassischen Keyword-Suche interpretiert Semantic Search: Nutzerintention Kontext Synonyme semantische Beziehungen Technisch basiert Semantic Search häufig auf Embeddings und Vektordatenbanken. Statt Worttreffer zu […]

AI Agent

Was ist ein AI Agent? Ein AI Agent ist ein KI-System, das eigenständig Aufgaben planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen kann. Er kombiniert ein Sprachmodell mit Zugriff auf Werkzeuge, Datenquellen oder externe Systeme. Wie funktioniert ein AI Agent? Ein AI Agent besteht typischerweise aus vier Komponenten: Large Language Model (LLM) Tool-Zugriff (z. B. APIs, […]

Prompt Engineering

Was ist Prompt Engineering? Prompt Engineering bezeichnet die strukturierte Formulierung von Anweisungen an ein KI-System, um gezielt hochwertige und kontrollierbare Ergebnisse zu erhalten. Warum ist Prompt Engineering wichtig? Large Language Models reagieren stark auf die Art der Eingabe. Unklare Prompts führen oft zu unpräzisen oder generischen Antworten. Durch gezieltes Prompt Engineering lassen sich: Qualität […]

Vector Database

Vector Database (Vektordatenbank) Was ist eine Vector Database? Eine Vector Database (Vektordatenbank) ist eine spezialisierte Datenbank, die numerische Vektoren – sogenannte Embeddings – speichert und effizient nach semantischer Ähnlichkeit durchsucht. Wie funktioniert eine Vector Database? Eine Vector Database speichert Inhalte nicht als Text, sondern als Zahlenvektoren. Der Ablauf: Inhalte werden in Embeddings umgewandelt Diese […]