Wissensabfrage
Eine Wissensbasis direkt durchsuchen, ohne ein KI-Modell aufzurufen. Das Ergebnis ist eine Liste relevanter Textausschnitte, die ein späterer Schritt weiterverarbeiten kann.
Funktionsweise
Der Schritt führt eine semantische Suche in einer der Wissensbasen Ihres Workspace aus. Die passenden Textausschnitte schreibt er in den Speicher, damit ein späterer Schritt (meist eine KI-Aktion) sie als Kontext nutzen kann.
Betrachten Sie dies als die Hälfte „erst nachschlagen“ einer Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline. Die Hälfte „damit antworten“ übernimmt anschließend ein Schritt „KI-Aktion“, der die Textausschnitte aus dem Speicher liest.
Einstellungen
| Feld | Was es steuert | Erforderlich | Hinweise |
|---|---|---|---|
| Wissensbasis | Welche Wissensbasis durchsucht wird. | erforderlich | Auswahl aus den Wissensbasen des Workspace. |
| Anfrage | Der Text aus dem Speicher, der als Suchanfrage dient. | erforderlich | Meist die Frage des Benutzers oder die Daten des Triggers. |
| Ergebnisse | Wo die passenden Textausschnitte im Speicher abgelegt werden. | erforderlich | Das Ergebnis ist eine Liste von Textausschnitten. |
📷 SCREENSHOT: Der Schritt „Wissensabfrage“ mit der Auswahl der Wissensbasis und den Feldern „Anfrage“ und „Ergebnisse“.
Beispielszenario
Fragen und Antworten in zwei Schritten. Ein Webhook-Trigger empfängt die Frage eines Benutzers. Schritt 1 (Wissensabfrage) durchsucht die FAQ-Wissensbasis nach relevanten Textausschnitten. Schritt 2 (KI-Aktion) erhält die Textausschnitte und die Frage und formuliert daraus eine ausgefeilte Antwort. Schritt 3 sendet die Antwort per HTTP zurück.
Die Aufteilung in zwei Schritte hat zwei Vorteile: Sie sehen genau, was gefunden wurde (in der Ansicht Jobs), und Sie können das Modell in Schritt 2 austauschen, ohne die Suche anzufassen.
Empfehlungen
- ✅ Setzen Sie die Wissensabfrage im Workflow vor die KI-Aktion. Der Prompt liest dann aus dem Speicher, was die Abfrage geliefert hat.
- ✅ Verwenden Sie eine gezielte Suchanfrage – die Frage des Benutzers eignet sich meist besser als der gesamte Konversationsverlauf.
- ✅ Prüfen Sie die Qualität der Suchergebnisse in der Ansicht Jobs, bevor Sie an Prompts feilen. Schlechte Antworten entstehen oft durch schlechte Suchergebnisse, nicht durch das Modell.
- ⚠️ Die Anzahl der zurückgegebenen Textausschnitte ist je Wissensbasis fest eingestellt. Brauchen Sie mehr oder weniger, passen Sie die Konfiguration der Wissensbasis an (siehe Wissen → Anlegen und bearbeiten).
- ❌ Verwenden Sie diesen Schritt nicht, ohne das Ergebnis an einen nachfolgenden Schritt weiterzugeben. Die Textausschnitte allein taugen nicht als Endergebnis.