Context Lake

Context Lake bezeichnet den gesamten Vorrat an Quellen, aus dem Kontext für ein KI-System geschöpft werden könnte: Dateiablagen, Mailarchive, Ticketsysteme, Datenbanken, Protokolle. Der Ausdruck lehnt sich an den Data Lake an und ist nicht festgelegt, deshalb die Kennzeichnung „Uneinheitlich".

Der Vorrat ist nicht das Problem, die Auswahl ist es

Gegen den Begriff spricht, dass das Sammeln selten die Schwierigkeit ist. Kontext gilt als begrenzte Ressource, und die eigentliche Arbeit liegt in der laufenden Auswahl dessen, was in das Fenster kommt. Anthropic: Effective context engineering

Dazu kommen die bekannten Probleme großer Bestände: Ähnlichkeit ist unscharf, Vergleiche sind teuer, und Anfragen brauchen meist zusätzlich Einschränkungen über Merkmale wie Zeitraum oder Zugriffsrechte. Pan et al.

So kannst du dir das vorstellen

Ein Keller voller Umzugskartons. Alles ist da, und deshalb ist nichts auffindbar. Erst Beschriftung und Sortierung machen den Inhalt nutzbar. Das Bild erklärt den Unterschied zwischen Vorrat und Zugriff.

Was es in der Praxis bedeutet

Wenn der Begriff in einem Angebot auftaucht, ist die nützliche Rückfrage: Wie wird ausgewählt, wie werden Rechte durchgesetzt, wie wird mit veralteten Fassungen umgegangen? Ein großer Vorrat ohne diese Antworten macht Ergebnisse schlechter, nicht besser.

Im eigenen Haus lohnt sich der umgekehrte Weg: mit einem kleinen, gepflegten Bestand anfangen, den Nutzen messen und erst dann Quellen hinzunehmen.

Wo es verwechselt wird

Ein solcher Vorrat ist keine Wissensbasis, weil ihm Auswahl und Pflege fehlen. Und er ist kein Kontextfenster, sondern das, woraus dessen Inhalt gezogen wird.

Verwandte Begriffe

Context Layer, Context Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Metadata Filtering, Retrieval Noise.