Mit Terminologie lernt KI auch
Ihre Unternehmenssprache
Sie lassen sich von ChatGPT oder einem anderen Large-Language-Model (LLM) firmenspezifischen Content erstellen. Doch Begriffe sind uneinheitlich, der Ton passt nicht, die KI halluziniert und Sie müssen viel korrigieren. Kommt Ihnen das bekannt vor? Dann fehlen der KI Leitplanken. Genau diese bekommt sie mit dem neuen Ansatz Terminology-Augmented Generation (TAG) – in Form Ihrer Terminologie z. B. aus einer Termbank. Für präzisere und konsistente Ergebnisse, mit weniger Token-Kosten.

Warum generative KI Unterstützung braucht
Generative KI (GenAI) ist schnell, aber oft nicht zuverlässig. Typisch sind zwei Probleme: Halluzinationen (die KI erfindet Details oder Fakten) und Inkonsistenz (Begriffe wechseln und das gebrandete Wording wird nicht eingehalten).
Das bedeutet in der Praxis:
- mehr Korrekturen und Abstimmungen,
- ungenaue Aussagen bei Produkt- und Fachinhalten,
- höhere Token-Kosten, weil Kontext nicht präzise mitgeschickt werden kann
- zusätzlicher Aufwand durch ungenaues Retrieval (klassische RAG-Ansätze liefern "ähnliche" statt exakt passende Treffer).
Fazit: Ohne klare Terminologie als Orientierung kostet KI im Unternehmenskontext meist mehr Nacharbeit, als sie spart. Deshalb haben wir Terminology-Augmented Generation (TAG) entwickelt.
TAG – der Game Changer der nächsten Generation
Was ist Terminology-Augmented Generation (TAG)?
Mit TAG bekommt KI beim Schreiben und Antworten gezielt Zugriff auf Ihre Terminologie. Sie nutzt also Begriffe, Vorzugsbenennungen, Definitionen, Synonyme und Beziehungen aus der Termbank. Und lernt so zu schreiben,
wie Ihr Unternehmen.
Einfach anbinden
Der MCP-Server (Model Context Protocol) von Quickterm erlaubt eine effiziente Anbindung von Terminologie an KI in drei einfachen Schritten:
Mehrfach profitieren
FAQs zu TAG
Für alle, die es ganz genau wissen wollen, gibt es hier Frequently Asked Questions.

Lassen Sie Ihre KI so sprechen wie Ihr Unternehmen!
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