Generative KI-Systeme erzeugen Texte, Bilder oder andere Inhalte, indem sie Muster in großen Datensätzen statistisch auswerten. Sie verfügen nicht über eigenes Wissen oder ein Verständnis der Inhalte, sondern berechnen wahrscheinlich passende Antworten. Ergebnisse können daher hilfreich, aber auch fehlerhaft oder unvollständig sein und müssen kritisch geprüft werden.

In HAWKI stehen verschiedene KI-Modelle zur Verfügung. Sie unterscheiden sich nach Anbieter, Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Einsatzgebiet.

Kompaktere Modelle eignen sich für einfache Aufgaben und schnelle Antworten. Leistungsstärkere Modelle unterstützen komplexere Vorhaben, zum Beispiel längere Textanalysen, strukturierte Inhalte oder programmierbezogene Aufgaben. Die Modellauswahl zeigt jeweils Anbieter und Modellnamen; Größenangaben wie „30B“, „70B“ oder „120B“ dienen als grobe Orientierung zur Modellgröße.

HAWKI wird von der Universität Trier bereitgestellt. Für die KI-Verarbeitung werden externe Rechenressourcen der GWDG und von Microsoft Azure genutzt, die über gesicherte Schnittstellen angebunden sind. Dabei werden nur die für die Verarbeitung der jeweiligen Anfrage erforderlichen Inhalte übertragen. Personenbezogene Informationen über die Nutzenden werden nicht an externe Anbieter weitergegeben. Chatverläufe in HAWKI werden verschlüsselt gespeichert.

Hinweise für eine zielführende Nutzung:

• Die Aufgabe klar und präzise beschreiben.
• Relevante Informationen und Kontext angeben.
• Gewünschte Formate oder Schritte benennen.
• Ergebnisse kritisch prüfen und bei Bedarf nachjustieren.
• Nachfragen oder weiterführende Prompts nutzen, um Ergebnisse zu verbessern.