Wer mit einer KI einen langen Roman schreibt, merkt bald, dass früher festgelegtes Setting immer wieder verschwimmt. Um dieses Problem zu lösen, habe ich die Welt gebaut, das Setting-Nachschlagewerk von TypeTak. Was ich dabei abgewogen und entschieden habe, schreibe ich Teil für Teil auf.

Warum vergisst die KI, was früher im Roman stand?

Eine KI vergisst den Anfang eines langen Romans, weil sie nur eine begrenzte Textmenge gleichzeitig lesen kann. Ist das Manuskript länger, sieht die KI den Anfang nicht mehr selbst und muss nachlesen, was an anderer Stelle festgehalten wurde. Für dieses Nachlesen sehe ich zwei Wege: RAG, das Absätze mit ähnlicher Bedeutung heraussucht und mitliefert, und das Lesen geordneter Dateien.

Ich entwickle TypeTak, einen KI-Schreibeditor. Dort schreiben Sie Ihren Roman zusammen mit einem Agenten, einer KI, die mit Ihnen arbeitet. Damit die KI in langen Romanen das früher festgelegte Setting nicht vergisst, habe ich die Welt gebaut: ein Setting-Nachschlagewerk, in dem das Setting geordnet abgelegt ist und in dem die KI nachliest. Diese Serie erzählt der Reihe nach, wie die Welt entstanden ist.

Der erste Teil spielt in der Zeit, als es die Welt noch nicht gab. Es geht um die Frage, wie sich eine KI an den bisherigen Roman erinnern soll und welchen der beiden Wege ich gehen wollte.

Die KI liest immer nur einen begrenzten Ausschnitt

Den Bereich, den ein KI-Modell gleichzeitig liest, nennt man Kontextfenster. Seine Größe hängt vom Modell ab und wächst von Jahr zu Jahr. Hat eine Fortsetzungsgeschichte aber mehr als hundert Kapitel, lässt sich nicht jedes Mal das ganze Manuskript mitgeben. Und selbst wenn es ginge, wäre es teuer.

Auch ein großes Fenster löst nicht alles. Die Studie „Lost in Stories“ vom März 2026 hat gemessen, wie oft eine KI beim Schreiben langer Geschichten Sätze produziert, die früher festgelegten Fakten widersprechen. Am häufigsten waren Widersprüche bei Fakten (wer besitzt was) und bei der Zeit (wann geschah was), und sie häuften sich in der Mitte der Geschichte, nicht am Anfang oder am Ende. (arXiv)

Beim Schreiben sieht das so aus: Die Hauptfigur verletzt sich in Kapitel 3 am linken Arm und schwingt in Kapitel 10 das Schwert mit beiden Händen. Eine Nebenfigur, die bisher gesiezt hat, duzt plötzlich.

Jedes KI-Tool für lange Romane muss deshalb dieselbe Frage beantworten: Wie findet die KI frühere Inhalte, die außerhalb des Fensters liegen, wieder, sobald sie sie braucht? Ich kannte zwei Antworten.

Erster Weg, RAG: Wer nach Bedeutung sucht, findet nicht, was sich angesammelt hat

Bei RAG wird das Manuskript in kleine Stücke zerlegt und gespeichert. Zur Szene, an der Sie gerade schreiben, werden Stücke mit ähnlicher Bedeutung gesucht und der KI mitgegeben. Das funktioniert gut, wenn die Antwort vollständig in einem einzelnen Absatz steckt, etwa bei internen Dokumenten oder im Kundenservice.

Bei Romanen kommt man damit meiner Einschätzung nach nicht weit. Eine Geschichte braucht keine ähnlichen Sätze, sondern das, was sich bis jetzt angesammelt hat.

Fragt man „Wie geht es dem linken Arm der Hauptfigur gerade?“, holt RAG mehrere Absätze, in denen der linke Arm vorkommt: die Verletzung, den Verband, die Heilung. Sie kommen bunt gemischt, und welcher davon dem aktuellen Stand entspricht, verrät RAG nicht. Bei einer Frage wie „Warum haben sich die beiden zerstritten?“ haben sich die Gründe über viele Kapitel aufgebaut. Kein einzelner Absatz enthält sie vollständig, also liefert eine Suche nach Bedeutung nur Bruchstücke.

Eine Suche nach Bedeutung beantwortet „Was ist ähnlich?“, aber nicht „Was hat sich bisher angesammelt?“. Deshalb habe ich RAG nicht zum Kern des Gedächtnisses gemacht.

Zweiter Weg, Dateien: Links führen weiter, aber es fehlt eine feste Form

Der andere Weg: Das Setting wird in eigenen Dateien geordnet, und die KI liest diese Dateien. Das ist derselbe Gedanke wie bei der Story-Bible, die viele Schreibende führen. Verbreitet ist die Form eines Wikis: ein Dokument pro Figur, eines pro Ort, alle untereinander verlinkt.

Was mich an Dateien gereizt hat, waren die Links. In einem Wiki kommt man vom Dokument „Hauptfigur“ zum Dokument „Lehrmeister der Hauptfigur“ und von dort zu „Der Vorfall, bei dem der Lehrmeister verletzt wurde“. Man folgt dem, was verbunden ist, ganz gleich, ob die Bedeutung ähnlich ist. Um eine angesammelte Geschichte wiederzufinden, war das der passende Ansatz.

Allerdings haben auch Dateien zwei Schwächen.

• Es fehlt eine feste Form. Schreibt die KI frei, sieht jedes Dokument anders aus. Die KI kann es trotzdem lesen, aber Menschen können es nur mühsam überfliegen und korrigieren. Einer Story-Bible, die man nicht überprüfen kann, vertraut man nicht.
• Ohne Aufräumen wächst alles zu. Das Setting ändert sich laufend, während Sie am Manuskript schreiben. Wird nicht bei jeder Änderung aufgeräumt, gibt es dieselbe Figur bald zweimal, oder widersprüchliche Angaben landen im selben Dokument. Eine widersprüchliche Story-Bible ist schlimmer als gar keine.

Also habe ich mich für Dateien entschieden

Mit beiden Wegen vor Augen fiel meine Wahl auf Dateien. Die Grenzen von RAG liegen im Verfahren selbst, die zwei Schwächen der Dateien dagegen hielt ich für lösbar.

• Fehlt eine feste Form, legt man eine fest. Eine, die für Menschen gut lesbar ist und die die KI selbst ausfüllen kann.
• Wächst ohne Aufräumen alles zu, macht man das Aufräumen zur Aufgabe. So, dass nichts doppelt angelegt wird und geändertes Setting an die richtige Stelle kommt.

Das war leichter gesagt als getan. Beide Probleme zu lösen hat länger gedauert als gedacht, und die Dateien, die dabei entstanden sind, heißen heute in TypeTak Welt.

Im nächsten Teil geht es um das erste Problem, die Form. Den Anstoß dazu habe ich bei Namuwiki gefunden, dem größten koreanischen Online-Wiki. Ich beschreibe, warum dort unzählige Artikel zu Romanen, Serien und Spielen gleich aufgebaut sind, obwohl ganz verschiedene Leute sie schreiben, und was ich davon übernommen habe.

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