Weshalb eine KI ein korrekt vorgegebenes Zitat nicht für ihre Antwort benutzen kann

Beschreibt der folgende Text die Arbeitsweise einer KI korrekt?

"GPT-5 ist kein Dokumenten-Reader im eigentlichen Sinne. Es „liest“ nicht automatisch 300 Seiten. 300 Seiten würden den Kontext den GPT5 hat, so viel ich weiss, so oder so sprengen. Was du tun kannst, ist ein Custom GPT (mit o3, o4 mini-high oder GPT5 Thinking) erstellen und die Datei dort anhängen (nicht im Chat, im GPT selbst). Da kannst du auch gleich im "Prompt" erwähnen wie er genau zitieren soll etc.

Schlagwörter wie: Nur zitieren, was wirklich im Dokument steht, Originalsprache, exakter Wortlaut in Anführungszeichen, keine Paraphrasen oder Synonyme, keine Ergänzungen aus eigenem Wissen helfen sicherlich weiter...

Die Datei (also das Buch) wird dann in eine interne Datenbank (Embedding-Index) zerlegt – also in kleine Textstücke („Chunks“, meist 500–1500 Wörter). Wenn du dann eine Frage stellst, durchsucht GPT diese Datenbank nach den passenden Chunks und holt nur die relevanten Textstellen ins Prompt. Dadurch kann es dann korrekt zitieren.

Also du kannst dann z.B. eine spezifische Frage stellen zu einem Thema oder Punkt im Buch und es durchsucht dann alle Chunks danach. Dann wird es dir alle stellen die damit in Berührung kommen zitieren – je nach Buchdarstellung auch mit Seitenanzahl, Absatz etc.

Beschreibt der folgende Text die Arbeitsweise einer KI korrekt?

GPT-5 ist kein Dokumenten-Reader im eigentlichen Sinne. Es „liest“ nicht automatisch 300 Seiten. 300 Seiten würden den Kontext den GPT5 hat, so viel ich weiss, so oder so sprengen. Was du tun kannst, ist ein Custom GPT (mit o3, o4 mini-high oder GPT5 Thinking) erstellen und die Datei dort anhängen (nicht im Chat, im GPT selbst). Da kannst du auch gleich im "Prompt" erwähnen wie er genau zitieren soll etc.

Antwort der KI:

Der Text beschreibt die Arbeitsweise eines KI-Systems, das Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt, um spezifische Fragen zu einem hochgeladenen Dokument (z.B. einem Buch) zu beantworten.

Ja, diese Beschreibung ist im Kern korrekt und gibt eine sehr gute Erklärung für diese spezifische Anwendung von KI.

Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung, was korrekt ist und welche Nuancen wichtig sind:

1. Korrekte Grundprinzipien

Aussage im Text	KI-Prinzip	Korrektheit
"GPT-5 ist kein Dokumenten-Reader im eigentlichen Sinne."	Grundnatur von LLMs: Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-5 sind darauf trainiert, Muster in riesigen Textmengen zu erkennen und kohärenten, plausiblen Text zu generieren. Sie "lesen" Dokumente nicht wie ein Mensch, um sie komplett zu verstehen und zu speichern.	Korrekt.
"300 Seiten würden den Kontext den GPT5 hat, so viel ich weiss, so oder so sprengen."	Begrenztes Kontextfenster: LLMs haben eine maximale Eingabelänge (Kontextfenster, gemessen in Tokens), die sie gleichzeitig "im Kopf behalten" können. Ein komplettes Buch liegt oft über dieser Grenze.	Korrekt, mit einer Nuance. (Siehe unten: Nuancen)
"Die Datei... wird dann in eine interne Datenbank (Embedding-Index) zerlegt – also in kleine Textstücke ('Chunks', meist 500–1500 Wörter)."	Chunking & Embedding: Dies ist die korrekte Beschreibung des ersten Schritts bei RAG. Der Text wird in Segmente (Chunks) geteilt und in numerische Vektoren (Embeddings) umgewandelt, die ihre semantische Bedeutung darstellen. Diese werden in einer Vektor-Datenbank gespeichert.	Korrekt.
"Wenn du dann eine Frage stellst, durchsucht GPT diese Datenbank nach den passenden Chunks und holt nur die relevanten Textstellen ins Prompt."	Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dies ist der Kern der RAG-Methode. Die KI holt zuerst relevante Informationen (Retrieval) aus der Vektor-Datenbank, um sie als zusätzlichen Kontext in die Eingabe (Prompt) für das Sprachmodell zu geben, damit dieses dann die Antwort generieren kann (Generation).	Korrekt.
"Schlagwörter wie: Nur zitieren, was wirklich im Dokument steht, Originalsprache, exakter Wortlaut in Anführungszeichen, keine Paraphrasen... helfen sicherlich weiter."	Prompt Engineering/Custom Instructions: Solche Anweisungen sind essenziell, um das LLM in die gewünschte Richtung zu lenken und das sogenannte "Halluzinieren" (Erfinden von Fakten) zu minimieren, da die Antwort auf den abgerufenen Text beschränkt werden soll.	Korrekt.

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2. Nuancen zur Präzisierung

Der Text ist sehr gut, aber hier sind zwei Punkte, die man in einem Fachexamen ergänzen könnte:

Kontextfenster-Größe ("300 Seiten würden den Kontext... sprengen"):
- Das ist zwar historisch korrekt (ältere Modelle hatten oft nur 4K oder 8K Tokens), aber moderne Top-Modelle wie z.B. GPT-4o/o3 oder hypothetische GPT-5-Versionen haben bereits Kontextfenster, die weit über 100.000 oder sogar 400.000 Tokens (was deutlich über 300 Seiten liegt) umfassen können.
- Trotzdem bleibt die RAG-Methode (Chunking & Retrieval) wichtig, weil:
  - Sie kostengünstiger ist (es wird nur ein kleiner Teil des Dokuments an das LLM gesendet).
  - Sie die Genauigkeit erhöht, da LLMs bei sehr langen Kontextfenstern manchmal Informationen in der Mitte übersehen können ("Lost in the Middle"-Phänomen).
  - Sie es ermöglicht, Dokumente zu durchsuchen, die selbst die größten verfügbaren Kontextfenster sprengen (z.B. eine ganze Firmen-Wissensdatenbank).
Die Rolle des Custom GPT:
- Das Custom GPT bei OpenAI ist im Wesentlichen eine Benutzeroberfläche, die das RAG-System (Chunking, Embedding, Retrieval) automatisiert und die Anweisungen ("Prompt") für das zitierende Verhalten dauerhaft speichert. Es ist nicht das "GPT5 Thinking", das das RAG-System betreibt, sondern es ist die Anwendung, die das Basismodell (wie GPT-4 oder GPT-5) mit dem Retrieval-Mechanismus verbindet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Text die technische und konzeptionelle Arbeitsweise der modernen KI-Dokumentenanalyse mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) sehr gut und anschaulich erklärt.

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