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	<title>LLM Archive - Integri KI-Beratung - Tilman Möller</title>
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	<description>KI für KMU mit Klarheit und System: Beratung, Mentoring, Programme</description>
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	<title>LLM Archive - Integri KI-Beratung - Tilman Möller</title>
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		<title>Prompt Engineering</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:53:15 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Prompt / Prompt EngineeringEin Prompt ist die Eingabe, die ein Nutzer an ein KI-Sprachmodell sendet — bestehend aus Aufgabenbeschreibung, Kontext, Formatvorgaben und optional Beispielen. Die Qualität eines Prompts bestimmt maßgeblich die Qualität der Antwort: präzise, strukturierte Prompts liefern konsistent bessere Ergebnisse als vage Einzelsätze. Die Fähigkeit, Eingaben so zu schreiben, dass sie von LLMs gut [&#8230;]</p>
<p>Der Beitrag <a href="https://integri.de/workflow-automation/">Prompt Engineering</a> erschien zuerst auf <a href="https://integri.de">Integri KI-Beratung - Tilman Möller</a>.</p>
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		<title>System Prompt</title>
		<link>https://integri.de/system-prompt/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:50:54 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>System PromptEin System Prompt ist eine unsichtbare Vorab-Instruktion an ein KI-Modell, die dessen Verhalten, Rolle und Rahmenbedingungen für alle nachfolgenden Gespräche festlegt — im Unterschied zum Nutzer-Prompt, der die eigentliche Aufgabe enthält. System Prompts werden von Entwicklern oder Konfigureuren gesetzt und sind für Endnutzer in der Regel nicht sichtbar. Wenn Sie selber über das Chatfenster [&#8230;]</p>
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		<title>Kontext (KI)</title>
		<link>https://integri.de/kontext-ki/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:46:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[KI Lexikon (Alle)]]></category>
		<category><![CDATA[KI-Methoden & Technologien]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Kontext (KI)Kontext bezeichnet alle Informationen, die einem KI-Modell neben der eigentlichen Aufgabe mitgegeben werden. Also Hintergrundinformationen, Dokumente, frühere Gesprächsteile, Rollenanweisungen oder auch eine möglichst genaue Beschreibung dessen, was man erreichen möchte. Je mehr relevanter Kontext ein Modell erhält, desto gezielter und zutreffender werden seine Antworten.&#160;Was bedeutet das für Ihr KMU?&#160;In der Praxis ist fehlender Kontext [&#8230;]</p>
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		<title>Prompt / Prompt Engineering</title>
		<link>https://integri.de/prompt-prompt-engineering/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:42:57 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Prompt / Prompt EngineeringEin Prompt ist die Eingabe, die ein Nutzer an ein KI-Sprachmodell sendet — bestehend aus Aufgabenbeschreibung, Kontext, Formatvorgaben und optional Beispielen. Die Qualität eines Prompts bestimmt maßgeblich die Qualität der Antwort: präzise, strukturierte Prompts liefern konsistent bessere Ergebnisse als vage Einzelsätze. Die Fähigkeit, Eingaben so zu schreiben, dass sie von LLMs gut [&#8230;]</p>
<p>Der Beitrag <a href="https://integri.de/prompt-prompt-engineering/">Prompt / Prompt Engineering</a> erschien zuerst auf <a href="https://integri.de">Integri KI-Beratung - Tilman Möller</a>.</p>
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		<title>RAG</title>
		<link>https://integri.de/rag/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:30:16 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[KI Lexikon (Alle)]]></category>
		<category><![CDATA[KI-Modelle & Systeme]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Methode, bei der ein Sprachmodell vor der Antwortgenerierung gezielt relevante Informationen aus einer externen Wissensbasis abruft, statt sich ausschließlich auf sein im Training gespeichertes Wissen zu verlassen. Durch diesen Abrufschritt kann das Modell mit aktuellen, unternehmensspezifischen oder vertraulichen Daten arbeiten, ohne dass diese ins Modelltraining einfließen müssen. Im [&#8230;]</p>
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		<title>Gemini (Google)</title>
		<link>https://integri.de/gemini-google/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:08:12 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Google GeminiGoogle Gemini ist die Sprachmodell-Familie von Google DeepMind, die in KI-Assistenten, Google Workspace (Docs, Gmail, Sheets) und der Google-Suchmaschine eingesetzt wird. Gemini-Modelle sind nativ multimodal — sie verarbeiten Text, Bilder, Audio und Code in einem Modell — und stehen in direktem Wettbewerb mit OpenAIs GPT-Reihe und Anthropics Claude. Der besondere Vorteil von Google gegenüber [&#8230;]</p>
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		<title>KI-Agent</title>
		<link>https://integri.de/ki-agent/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:07:45 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>KI-AgentEin KI-Agent ist ein KI-System, das selbstständig eine Abfolge von Handlungen plant und ausführt, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Es nutzt dabei Werkzeuge wie Websuche, Dateizugriff oder Software-Schnittstellen und trifft eigenständige Zwischenentscheidungen. Im Unterschied zu einem einfachen KI-Assistenten, der auf einzelne Anfragen antwortet, arbeitet ein KI-Agent über mehrere Schritte hinweg ohne ständige menschliche Eingabe.&#160;Was [&#8230;]</p>
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		<title>Bildgenerierungsmodell</title>
		<link>https://integri.de/bildgenerierungsmodell/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:02:55 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Bildgenerierungsmodell (KI)Ein Bildgenerierungsmodell ist ein KI-System, das auf Basis von Textbeschreibungen oder Ausgangsbildern neue Bilder erzeugt — bekannte Beispiele sind Midjourney, DALL·E (von OpenAI), Nano Banana Pro und Stable Diffusion. Diese Modelle wurden auf Millionen von Bild-Text-Paaren trainiert und können fotorealistische, illustrative oder stilisierte Bilder in Sekunden produzieren. Die Leistungsfähigkeit dieser Modelle steigt sehr schnell, [&#8230;]</p>
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		<title>Reasoning Model</title>
		<link>https://integri.de/reasoning-model/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 14:00:25 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>Reasoning ModelEin Reasoning Model ist ein Sprachmodell, das vor der Ausgabe einer Antwort einen strukturierten internen Denkprozess durchläuft. Es „überlegt" explizit, bevor es antwortet, was bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben zu deutlich besseren Ergebnissen führt als bei Standard-Sprachmodellen. Beispiele sind OpenAIs o1- und o3-Modelle sowie Anthropics Claude mit erweitertem Denkmodus (Extended Thinking). Es ist darum wichtig [&#8230;]</p>
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		<title>GPT</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Tilman Möller]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 18 May 2026 13:59:20 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>GPTGPT (Generative Pre-trained Transformer) ist eine Modellarchitektur und Modellreihe von OpenAI, die zur technischen Grundlage von ChatGPT und vielen weiteren KI-Produkten wurde. Die Abkürzung beschreibt das Bauprinzip: Das Modell wird auf riesigen Textmengen vortrainiert (pre-trained) und erzeugt daraufhin neue Texte (generative) auf Basis einer Transformer-Architektur.&#160;Was bedeutet das für Ihr KMU?&#160;GPT begegnet Ihnen in zwei Bedeutungen: [&#8230;]</p>
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