Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Large Language Models: Daten

Datenqualität und Berechtigungen bestimmen die Verlässlichkeit der Ausgabe.

Large Language ModelsKünstliche IntelligenzPraktische Schritte

01 / Einordnung

Worum geht es konkret?

Large Language Models verarbeiten und erzeugen Sprache auf Basis gelernter Muster und bereitgestelltem Kontext.

Ein überschaubarer Anwendungsfall ist die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Beginnen Sie mit dem wichtigsten Nutzerweg und halten Sie fest, welche weiteren Fälle später folgen sollen. So bleibt die Entscheidung auch bei Änderungen am Projekt nachvollziehbar.

02 / Vorgehen

Drei Schritte für die Umsetzung.

  1. 01

    Ziel klären

    Prüfen Sie Quelle, Aktualität und Zugriffsrechte vor der Nutzung.

  2. 02

    Large Language Models gezielt einsetzen

    Fremde Daten müssen nach Berechtigung und Qualität ausgewählt werden.

  3. 03

    Ergebnis überprüfen

    Veraltete oder unberechtigte Daten werden ausgeschlossen.

03 / Grenzen

Worauf Sie achten sollten.

Ein Modell kann fehlende Pflege der Datenquelle nicht ersetzen.

Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.

Halten Sie die getroffene Entscheidung und ihren Prüfpunkt kurz fest. So lässt sich später erkennen, ob eine Änderung nötig ist oder ob nur ein Einzelfall anders behandelt werden muss.

Weiterführende Dokumentation

Technische Details und aktuelle APIs finden Sie in der offiziellen Dokumentation: OpenAI Entwicklerdokumentation.