LLMs wie GPT oder Claude sagen – stark vereinfacht – für eine gegebene Texteingabe das wahrscheinlichste nächste Wort vorher. Durch Training auf enormen Textmengen entsteht daraus ein System, das Fragen beantwortet, Zusammenhänge erfasst, Gespräche über mehrere Wendungen im Kontext hält und strukturierte Ausgaben (z. B. Termindaten) erzeugen kann.
Grenzen: Halluzinationen und Wissensstand
LLMs können Inhalte plausibel formulieren, die faktisch falsch sind (Halluzinationen), und ihr Trainingswissen hat einen Stichtag. Im Unternehmenseinsatz wird das über RAG (Retrieval-Augmented Generation) adressiert: Das Modell antwortet auf Basis geprüfter Unternehmensdaten statt aus dem Gedächtnis.
Das LLM im Voice-Agent-Stack
Im KI-Telefonassistenten sitzt das LLM zwischen Spracherkennung und Sprachsynthese: Es erhält das Transkript, entscheidet über die nächste Aktion (antworten, nachfragen, Termin buchen, an einen Menschen übergeben) und formuliert die Antwort. Über Tool-Anbindungen kann es Aktionen in CRM, Kalender und anderen Systemen auslösen – die Grundlage von Agentic AI.
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