# Was ist Context Reduction?

Dabei handelt es sich um den Prozess, die riesigen Informationen, die der künstlichen Intelligenz zur Verfügung gestellt werden, zusammenzufassen, indem sie von unnötigen Details befreit werden, damit das Modell schneller und genauer arbeitet.

## Definition
Die Menge an Informationen, die Modelle der künstlichen Intelligenz gleichzeitig verarbeiten können, ist begrenzt. Die Kontextreduzierung verbessert die Leistung des Modells, indem wichtige Informationen erhalten bleiben und unnötige Teile entfernt werden, die das Modell ablenken. Dieser Prozess senkt sowohl die Kosten als auch stellt sicher, dass die Antworten zielgerichteter sind.

## So funktioniert es
Eingehende Daten durchlaufen zunächst einen Filter- oder Zusammenfassungsalgorithmus. Anschließend werden dem System nur die Kerninformationen präsentiert, die das Modell zur Entscheidungsfindung benötigt.

## Wo es eingesetzt wird
Es wird in RAG-Systemen, bei der Analyse großer Dokumente und bei Langzeitgesprächen eingesetzt.

## Häufig verwechselt mit
Es geht nicht nur darum, die Daten zu kürzen, sondern sie auch mit Bedacht auszuwählen und in ein Format zu formatieren, das das Modell verstehen kann.

## Häufige Fragen
**Kommt es zu Informationsverlusten?**
Bei richtiger Vorgehensweise werden nur unnötige Teile, die wir als Rauschen bezeichnen, verworfen, bei falscher Einstellung können jedoch wichtige Details verloren gehen.


## Verwandte Begriffe
- [RAG](/de/dictionary/rag/)
- [Context Window](/de/dictionary/context-window/)
- [Token Compression](/de/dictionary/token-compression/)

## Verwandte Werkzeuge
- [Code Review Graph](/de/discover/code-review-graph/)

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Quelle: TreScout Glossar · https://trescout.com/de/dictionary/context-reduction/