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Chain-of-Thought

CoT

Chain-of-Thought (CoT) ist eine Prompting-Technik, bei der ein KI-Modell angewiesen wird, seine Schlussfolgerungen Schritt für Schritt offenzulegen. Durch die explizite Zerlegung komplexer Probleme in logische Zwischenschritte steigt die Antwortqualität bei Analyse-, Rechen- und Planungsaufgaben erheblich.

Warum ist das relevant?

Für Mittelständler ist Chain-of-Thought entscheidend, weil es KI-Entscheidungen nachvollziehbar macht. Wenn ein Agent eine Lieferantenbewertung durchführt, zeigt CoT jeden Bewertungsschritt — Preis, Qualität, Liefertreue — einzeln auf. Das schafft Vertrauen und ermöglicht menschliche Überprüfung.

So setzt IJONIS das ein

Wir integrieren CoT-Prompting systematisch in alle KI-Agenten, die wir mit LangChain und LangGraph entwickeln. Jeder Reasoning-Schritt wird geloggt und kann über ein Dashboard nachvollzogen werden — eine Grundvoraussetzung für auditierbare KI-Entscheidungen im Unternehmenseinsatz.

Häufige Fragen

Verlangsamt Chain-of-Thought die KI-Verarbeitung?

CoT erzeugt mehr Tokens und benötigt dadurch etwas mehr Zeit und Kosten pro Anfrage. In der Praxis ist der Mehraufwand marginal (Millisekunden), während die Qualitätssteigerung bei komplexen Aufgaben erheblich ist — weniger Fehler bedeutet weniger kostspielige Nacharbeit.

Kann ich die Chain-of-Thought-Schritte meines KI-Agenten einsehen?

Ja. Wir implementieren Tracing-Systeme (z. B. LangSmith), die jeden Reasoning-Schritt protokollieren. Sie können jede Entscheidung Ihres Agenten nachvollziehen — eine wichtige Voraussetzung für Compliance und interne Audits.

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