Kurz definiert
Das Kontextfenster (englisch Context Window) ist die maximale Textmenge, die ein Sprachmodell gleichzeitig berücksichtigen kann — gemessen in Tokens. Es ist so etwas wie das Kurzzeitgedächtnis der KI: Alles innerhalb des Fensters fließt in die Antwort ein, alles darüber hinaus kann nicht direkt berücksichtigt werden. Je größer das Kontextfenster, desto mehr Zusammenhang kann ein Modell auf einmal erfassen.
Wenn man mit einer KI arbeitet, muss alles, was sie beachten soll — die Frage, vorherige Nachrichten, bereitgestellte Dokumente — in ihr Kontextfenster passen. Ist das Fenster zu klein oder zu voll, „vergisst" das Modell frühere Teile des Gesprächs oder kann lange Dokumente nicht vollständig verarbeiten.
Moderne Modelle haben immer größere Kontextfenster, von wenigen tausend bis zu Hunderttausenden Tokens. Das erlaubt es, ganze Berichte oder viele Quellen gleichzeitig zu berücksichtigen. Für Antwortmaschinen ist das wichtig, weil sie mehrere abgerufene Webseiten zusammen verarbeiten müssen.
Für Webinhalte ergibt sich eine praktische Konsequenz: Die Kernaussage sollte früh und eigenständig stehen, damit sie sicher ins Kontextfenster gelangt und nicht in Nebeninformationen untergeht. Die Hirschberg.Group stellt zentrale Aussagen kompakt an den Anfang — genau das Prinzip hinter den Speakable-Definitionen.
Mehr dazu auf unserer Themenseite: KI-Sichtbarkeit: der Überblick.
Es ist die maximale Textmenge (in Tokens), die ein Sprachmodell gleichzeitig berücksichtigen kann — vergleichbar mit einem Kurzzeitgedächtnis.
Dann kann das Modell frühere Teile eines Gesprächs oder Dokuments nicht mehr direkt berücksichtigen — es „vergisst" Inhalte außerhalb des Fensters.
Die wichtigste Aussage sollte früh und eigenständig stehen, damit sie sicher berücksichtigt wird und nicht in Nebeninformationen untergeht.
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