Anlegen
Anlegen und Verwalten eines Knowledge Store
Neue Knowledge Store anlegen
Um einen neuen Knowledge Store anzulegen, klicken Sie auf den "+ Erstellen"-Button in der Knowledge Store Verwaltung. Ein zweistufiges Popup-Fenster wird geöffnet, das Sie durch den Prozess führt. Im Folgenden werden die einzelnen Schritte und die auszufüllenden Eigenschaften beschrieben.
Erste Seite: Knowledge Store
Auf der ersten Seite "Knowledge Store" geben Sie die grundlegenden Informationen und Einstellungen für den neuen Knowledge Store ein.
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Name (intern): Der interne Name darf nur Kleinbuchstaben, Zahlen, Bindestriche und Unterstriche enthalten und muss mit einem Buchstaben beginnen.
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Beschreibung: Eine kurze Beschreibung des Knowledge Store.
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Größe der Chunks:
- Jedes Dokument wird in Abschnitte (Chunks) eingeteilt. Jeder Abschnitt hat dabei eine maximale Anzahl an Wörtern.
- Empfohlene Werte: 200 bis 400. Wörter.
- Hinweis 1): Je größer der Chunk, desto mehr Kontext hat die KI, um den Ausschnitt des Dokumentes zu verstehen. Allerdings kann die KI dadurch gewisse Details übersehen. Zudem steigt der Preis für die Nutzung des Assistenten, da mehr Text verarbeitet wird.
- Hinweis 2) Beachten Sie die Tokenlimits des Sprachmodells, welches bei Ihnen hinterlegt ist. Sie können mit ca 2,5 Tokens pro Wort rechnen. Die Tokenlimits finden Sie bei Ihrem Modellanbieter, z.B. OpenAI oder Anthropic. Die Anzahl an Tokens (Anzahl Dokumente * Anzahl Tokens) darf die Limits nicht überschreiten! Zudem sollten Sie, je nach erwarteter Antwort, 1.000 bis 5.000 Token, übrig lassen.
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Typ: Knowledge Store oder Validierung. Ersteres enthält hochgeladene Dokumente, die bei einer User Anfrage betrachtet werden. Der Typ Validierung enhält formalisierte Regeln, die bei der Bearbeitung einer Anfrage für Applikationen vom Typ Microworker berücksichtigt werden.
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(Optional Embedding Modell)
- Sollten Vector Embeddings für Ihre Organisation freigeschaltet sein und Sie die Auswahlbox Hybrid Search mit Vector-Embeddings aktivieren aktiviert haben, müssen sie ein Embedding Modell auswählen. Sollte kein Modell zur Auswahl stehen, muss zunächst ein Modell mit zugehörigem Api-Schlüssel angelegt werden. Wenden Sie sich hierfür an ihren Modelladministrator.
Nachdem Sie alle Felder ausgefüllt haben, klicken Sie auf "Weiter".
Zweite Seite: Metadaten definieren
Auf der zweiten Seite können Sie Metadaten-Felder definieren, die später zu den Dokumenten hinzugefügt werden können. Sie können hierbei beliebig viele Metadaten-Felder hinzufügen und wieder entfernen. Diese Felder benötigen:
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ID: Eine eindeutige Kennung für das Metadatenfeld.
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Anzeigename: Der Name, der in der Benutzeroberfläche angezeigt wird.
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Optional: Ob das Hochladen des Dokumentes mit oder ohne das Feld geschehen kann.
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Bei Quellenangabe einblenden: Ob das Metadatenfeld bei der Quellenanzeige im Chat erscheinen soll.
Klicken Sie nach dem Definieren der Metadatenfelder auf "Weiter".
Zusammenfassung
Die Anlegung eines neuen Knowledge Store in der Knowledge Foundation erfolgt in einem zweistufigen Prozess, der es Ihnen ermöglicht, detaillierte Einstellungen vorzunehmen und den Knowledge Store optimal zu konfigurieren. Durch das Ausfüllen der verschiedenen Felder und die Zuweisung von Metadaten stellen Sie sicher, dass der Knowledge Store den spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation entspricht.
Im nächsten Abschnitt wird die Dokumentenverwaltung beschrieben.