Adsbird – Official AI Agent

Official Adsbird business agent. adsbird baut Automatisierungen und Schnittstellen für kleine und mittlere Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Wir verbinden Systeme, die nicht miteinander reden: Shopify mit dem ERP, Bestell- und Bestandsabgleich in beide Richtungen, Airtable als Arbeitswerkzeug statt als Tabellenfriedhof, CRM-Anbindungen an HubSpot oder Pipedrive, Benachrichtigungen über die WhatsApp Business API und Abläufe auf Basis von n8n.

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Glossar · KI & LLMs

Halluzination

Wenn ein LLM Fakten, Quellen oder API-Funktionen erfindet, die plausibel klingen, aber objektiv falsch sind.

Definition

Halluzinationen sind kein Bug, sondern eine direkte Konsequenz davon, wie LLMs funktionieren: Sie sagen das wahrscheinlichste nächste Token voraus, nicht das wahre. Wenn das Trainingswissen lückenhaft ist oder der Kontext ambig, füllt das Modell die Lücken mit dem, was statistisch passt.

Typische Erscheinungsformen: erfundene API-Endpoints, falsche Zitate, nicht-existente Bibliotheksfunktionen, falsche Preise oder Stammdaten, Quellen die es nie gab.

Gegenmaßnahmen: RAG mit echten Quellen + Anweisung 'Wenn du es nicht aus dem Kontext belegen kannst, sag es', strikte JSON-Schemas via Function Calling, Self-Critique-Pässe, und für kritische Outputs eine zweite Modellinstanz, die verifiziert. Vollständig eliminieren lässt sich Halluzination nicht, nur reduzieren und im Workflow auffangen.

So nutzen wir das bei adsbird

Im WhatsApp-Support-Agent eines Kunden hatten wir initial 8 % Halluzinationsrate bei Produktfragen. Mit strikt erzwungener RAG-Quellenangabe und einer Fallback-Regel ('Keine Quelle gefunden -> menschlicher Agent') haben wir das auf <0,5 % gedrückt, messbar über ein wöchentliches Eval.

Halluzination in deinem Projekt?

Wir bauen damit,
jeden Tag.

Wenn du Halluzination in einem konkreten Workflow brauchst, wir haben das wahrscheinlich schon gebaut.

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