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Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ist die Azure-Plattform für Entwicklung, Training, Bereitstellung und Betrieb eigener Machine-Learning-Modelle inklusive MLOps.

Azure OpenAI

Azure-Dienst für OpenAI-Modelle (GPT, Reasoning, Embeddings, Bild, Audio) mit Azure-Abrechnung, SLA und Enterprise-Sicherheit, Teil von Microsoft Foundry.

ComfyUI

Knotenbasierte Oberfläche und Inferenz-Engine für generative KI, mit der Bild-, Video- und Audio-Workflows lokal als Graph gebaut werden.

Copilot Readiness

Vorbereitung eines Microsoft-365-Tenants auf Copilot: Berechtigungen bereinigen, Daten klassifizieren, Schutzrichtlinien und Einführung planen.

Embedding

Numerischer Vektor, der die Bedeutung von Text, Bildern oder anderen Daten abbildet und semantische Suche sowie RAG ermöglicht.

Foundry Tools

Foundry Tools (früher Azure AI Services bzw. Cognitive Services) sind vortrainierte KI-Dienste für Sprache, Text, Bild, Dokumente und Suche per API.

GitHub Copilot

KI-Assistent für Softwareentwicklung von GitHub: Codevorschläge, Chat, Agent-Modus, Code Review, Cloud Agent und CLI in IDE und auf GitHub.com.

KI-Agenten (AI Agents)

KI-Systeme, die auf Basis eines Sprachmodells Ziele in mehreren Schritten verfolgen, Werkzeuge aufrufen und Zwischenergebnisse selbst bewerten.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot ist der KI-Assistent in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams, der über Microsoft Graph mit den Daten des Tenants arbeitet.

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio ist die Low-Code-Umgebung für KI-Agenten und Workflows, Nachfolger von Power Virtual Agents, abgerechnet über Copilot Credits.

Ollama

Open-Source-Werkzeug zum Herunterladen und Ausführen offener Sprachmodelle auf eigener Hardware, mit lokaler REST-API und optionalen Cloud-Modellen.

Open WebUI

Selbst gehostete Weboberfläche für KI-Chats mit Benutzerverwaltung, RAG und Tool-Anbindung für Ollama und OpenAI-kompatible Modelle.

Prompt Engineering

Methoden, Eingaben für Sprachmodelle so zu formulieren und zu strukturieren, dass Antworten präzise, überprüfbar und im gewünschten Format kommen.

Quantisierung

Verfahren, das die Zahlenpräzision von Modellgewichten senkt, damit Sprachmodelle weniger Speicher brauchen und schneller laufen.

Responsible AI

Grundsätze und Praktiken für faire, sichere, transparente und verantwortbare Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen.

Semantic Kernel

Open-Source-SDK von Microsoft für C#, Python und Java zur Integration von KI-Modellen und Plugins, abgelöst durch das Microsoft Agent Framework.

Stable Diffusion

Modellfamilie von Stability AI zur Text-zu-Bild-Generierung, deren offene Gewichte lokal auf eigenen GPUs laufen können.