Ein Agent ist nur so gut wie das, was er weiß, und wie klar er antwortet. Hängen Sie Wissensordner an, damit der Agent Ihre eigenen Inhalte abruft und zitiert, geben Sie ihm Gedächtnis, damit er Kontext zwischen Sitzungen trägt, und definieren Sie ein strukturiertes Ausgabeschema, damit seine Antworten als vorhersehbares JSON zurückkommen.
In Schritt 4 des Builders können Sie einem Agenten einen oder mehrere Wissensordner anhängen. Diese Ordner werden zur Referenzbibliothek des Agenten: Wenn er antwortet, ruft er die relevantesten Passagen ab und stützt seine Antwort darauf, mit Quellenangaben, damit Sie jede Behauptung auf eine Quelle zurückverfolgen können. Dies ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).builderIn Schritt 4 des Builders können Sie einem Agenten einen oder mehrere Wissensordner anhängen. Diese Ordner werden zur Referenzbibliothek des Agenten: Wenn er antwortet, ruft er die relevantesten Passagen ab und stützt seine Antwort darauf, mit Quellenangaben, damit Sie jede Behauptung auf eine Quelle zurückverfolgen können. Dies ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Der Abruf läuft über dieselbe Pipeline wie der Rest der Plattform. Dokumente, die Sie in einen Ordner hochladen, werden extrahiert, in Abschnitte aufgeteilt und in einen pgvector-Index eingebettet. Der Agent ruft über Kosinus-Ähnlichkeit kombiniert mit Schlüsselwortabgleich ab. Einbettung verwendet eine feste Modellpriorität – OpenAI text-embedding-3-small, dann Google text-embedding-004, dann Ollama / Ollama Cloud nomic-embed-text. Weitere Informationen zur vollständigen Pipeline und unterstützten Dateitypen finden Sie unter Wissensdatenbank.Knowledge BaseDer Abruf läuft über dieselbe Pipeline wie der Rest der Plattform. Dokumente, die Sie in einen Ordner hochladen, werden extrahiert, in Abschnitte aufgeteilt und in einen pgvector-Index eingebettet. Der Agent ruft über Kosinus-Ähnlichkeit kombiniert mit Schlüsselwortabgleich ab. Einbettung verwendet eine feste Modellpriorität – OpenAI text-embedding-3-small, dann Google text-embedding-004, dann Ollama / Ollama Cloud nomic-embed-text. Weitere Informationen zur vollständigen Pipeline und unterstützten Dateitypen finden Sie unter Wissensdatenbank.
Während Wissen Ihre kuratierte Referenzbibliothek ist, ist Gedächtnis der Kontext, den ein Agent zwischen Sitzungen trägt – die dauerhaften Fakten und Präferenzen, die er sich über eine Person oder eine Aufgabe merken soll. Es ermöglicht einem Agenten, im Laufe der Zeit konsistent zu bleiben, anstatt jedes Gespräch kalt zu beginnen.
Gedächtnis wird durch Gedächtniszuweisungen gesteuert, die kontrollieren, auf welche Kontexttypen die Werkzeuge des Assistenten zugreifen dürfen – Dinge wie ein Wissensordner, ein Kalenderereignis, eine Website, ein Arbeitsbereich oder das eigene Gedächtnis eines Nutzers. Sie behalten die genaue Kontrolle darüber, welchen Kontext ein Agent erreichen kann. Weitere Informationen zur Konfiguration von Gedächtnis und Zuweisungen finden Sie unter Einstellungen.SettingsGedächtnis wird durch Gedächtniszuweisungen gesteuert, die kontrollieren, auf welche Kontexttypen die Werkzeuge des Assistenten zugreifen dürfen – Dinge wie ein Wissensordner, ein Kalenderereignis, eine Website, ein Arbeitsbereich oder das eigene Gedächtnis eines Nutzers. Sie behalten die genaue Kontrolle darüber, welchen Kontext ein Agent erreichen kann. Weitere Informationen zur Konfiguration von Gedächtnis und Zuweisungen finden Sie unter Einstellungen.
Standardmäßig antwortet ein Agent in Freitext. Geben Sie ihm ein strukturiertes Ausgabeschema – eine Reihe typisierter Felder – und seine endgültige Antwort kommt als schemakonformes JSON zurück. Der Agent füllt Ihre Felder aus, anstatt Prosa zu schreiben, was seine Ausgabe maschinenlesbar und zuverlässig macht.
Das ist es, was einen Agenten sicher zum Aufbauen macht:
Das strukturierte Ausgabeschema lebt auf dem Agenten selbst, sodass es gilt, egal ob der Agent vom Chat, einem Workflow-Knoten oder der API aufgerufen wird. Sie definieren die Felder einmal und jeder Aufrufer bekommt dieselbe Form zurück.
Ein Wissensordner ist eine eigenständige Ressource mit eigenen Freigabebereichen und einem Dokumentenlimit pro Ordner. Ihn an einen Agenten anzuhängen ist eine Verknüpfung – der Ordner lebt weiterhin unabhängig, und Aktualisierungen fließen an jeden Agenten weiter, der ihn verwendet. Erfahren Sie, wie Sie Ordner erstellen und teilen, unter Wissensdatenbank.Knowledge BaseEin Wissensordner ist eine eigenständige Ressource mit eigenen Freigabebereichen und einem Dokumentenlimit pro Ordner. Ihn an einen Agenten anzuhängen ist eine Verknüpfung – der Ordner lebt weiterhin unabhängig, und Aktualisierungen fließen an jeden Agenten weiter, der ihn verwendet. Erfahren Sie, wie Sie Ordner erstellen und teilen, unter Wissensdatenbank.