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Datenaufbereitung

Deine Daten sind der Rohstoff für KI – je besser sie strukturiert sind, desto präziser arbeitet die KI für dich. Hier erfährst du, wie du deine Daten optimal vorbereitest.

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Verfasst von Larissa ZUTTER
Vor über 3 Wochen aktualisiert

Hinweis: Selbst das beste Modell liefert schlechte Ergebnisse bei schlechten Eingabedaten

Datenaufbereiten - wie gehe ich vor?

  1. Unnötige Informationen rausnehmen (damit das LLM einfacher die relevanten Infos findet) Entferne dazu

    1. Duplikate

    2. veraltete Informationen

    3. Informationen, die nicht relevant sind

  2. In ein möglichst übersichtliches Format bringen z.B.

    1. Glossar

    2. Aufzählungen

    3. Tabellen aus den Informationen machen

    4. Fragen/Antworten Katalog

  3. Struktur (LLMs brauchen Hilfe, um ihre Aufmerksamkeit zu lenken) z.B.

    1. Markdown

    2. Die wichtigsten Informationen mit “Kritisch”, “Achtung”, bezeichnen

Beispiel

Anstatt von diesem Fliesstext:

Unser Unternehmen hat im Jahr 2020 10 Mio. Umsatz erzielt. Die wichtigsten Kunden waren A, B und C. Wir haben drei Produktlinien: Produkt 1, Produkt 2 und Produkt 3. Produktionskosten lagen bei 4 Mio., operatives Ergebnis 2 Mio., Bruttomarge 40 %. Das Marketing‑Budget verteilt sich: 30 % Social Media, 20 % Print, 10 % TV, 40 % sonstiges. Die Strategie für 2021 soll im nächsten Meeting besprochen werden.

Strukturiere die Informationen und nutze z.B. Markdown für zusätzliche Struktur

# Unternehmensbericht 2020

**Unternehmen:** XY

**Umsatz:** 10 Mio. EUR

**Kunden:** A, B, C

## Produktlinien

- Produkt 1

- Produkt 2

- Produkt 3

## Finanzdaten

- **Produktionskosten**: 4 Mio. EUR

- **Operatives Ergebnis**: 2 Mio. EUR

- **Bruttomarge**: 40 %

## Marketing‑Budget

| Kanal | Anteil |

|-------|--------|

| Social Media | 30 % |

| Print | 20 % |

| TV | 10 % |

| Sonstiges | 40 % |

**Strategie 2021:** Besprechung im nächsten Meeting

Dieser Text sieht so aus für das LLM, wenn es in Markdown geschrieben ist:

➡️ Hier findest du mehr Informationen zu Markdown.

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