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Grundlagen & Forschung
Wissenschaftliche Arbeiten dazu, wie KI-Systeme Quellen suchen, auswählen und zitieren.
9 Beiträge
· Grundlagen & Forschung · 5 Min.
Seit 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten des EU AI Act
Artikel 50 der KI-Verordnung ist anwendbar: Wer KI-Systeme anbietet oder betreibt, muss über die Interaktion mit KI und über KI-erzeugte Inhalte informieren. Die Kommission hat dazu am 20. Juli 2026 Leitlinien angenommen.
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Studie 2025: KI-Suchsysteme bevorzugen systematisch fremde Quellen gegenüber eigenen Websites
Eine kontrollierte Vergleichsstudie zwischen KI-Suche und Google findet eine deutliche Bevorzugung von Earned Media — und eine Benachteiligung kleiner Anbieter gegenüber großen Marken.
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GEO: Generative Engine Optimization — die erste systematische Studie dazu, welche Texte KI-Antworten zitieren
Forschende von Princeton, Georgia Tech, Allen Institute und IIT Delhi testen, welche Textänderungen dazu führen, dass eine Quelle in einer KI-Antwort häufiger sichtbar wird. Zusammengefasst und eingeordnet.
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Studie: Konversationale Suchsysteme lassen sich durch präparierte Website-Inhalte beeinflussen
Forschende aus Berkeley zeigen, dass sich die Reihenfolge empfohlener Produkte in KI-Suchsystemen durch gezielt eingefügten Text auf der Produktseite verändern lässt. Ein Warnsignal für die Verlässlichkeit solcher Empfehlungen.
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GraphRAG: Microsoft Research verknüpft Dokumente zu einem Wissensgraphen
Statt nur einzelne Textstellen abzurufen, baut das Verfahren aus einer Dokumentensammlung ein Netz aus Begriffen und Beziehungen. Relevant für Fragen, die mehrere Dokumente zugleich betreffen.
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Sieben typische Fehlerquellen in Retrieval-Systemen — aus der Praxis dokumentiert
Ein Team der Deakin University wertet drei Praxisprojekte aus und benennt sieben wiederkehrende Stellen, an denen KI-Systeme falsche oder unvollständige Antworten liefern.
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Übersichtsarbeit: Wie sich Retrieval-Systeme seit 2020 entwickelt haben
Eine breite Übersichtsarbeit sortiert die Verfahren, mit denen KI-Systeme Dokumente suchen, filtern und neu sortieren, bevor sie antworten. Nützlich, um Anbieterversprechen einordnen zu können.
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„Lost in the Middle“: Warum Informationen in der Mitte langer Dokumente untergehen
Stanford-Forschende zeigen, dass Sprachmodelle Informationen am Anfang und Ende eines langen Textes zuverlässiger nutzen als in der Mitte. Für den Aufbau von Datenblättern hat das eine sehr konkrete Folge.
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Retrieval-Augmented Generation: die Originalarbeit, auf der heutige KI-Suche aufbaut
Die Arbeit von Lewis et al. (Facebook AI Research, UCL, NYU) beschreibt das Prinzip, Sprachmodelle vor dem Antworten Dokumente nachschlagen zu lassen. Wer verstehen will, warum Produktdaten heute zählen, findet hier den Ursprung.
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