Wissen / RAG

AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333
AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081

**Wissen** ist, wie AiHummer Antworten in Ihren Dokumenten verankert anstatt in den Trainingsdaten des Modells. Sie fügen Inhalte ein, der Agent ruft die relevanten Abschnitte mit dem `search_knowledge` Werkzeug, und die Antworten kommen zurück **mit Zitaten**. Für schwierigere Fragen, die `deep_research` Das Werkzeug führt eine mehrstufige Untersuchung durch und erstellt einen zitierten Bericht. Wissen wird bereitgestellt unter `/v1/admin/knowledge/*` und `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. ## Inhalt aufnehmen Du kannst aufnehmen **Dokumente, PDFs und URLs** in die Wissensdatenbank. Aufgenommene Inhalte werden indexiert, sodass sie zur Beantwortung abgerufen und auf ihre Quelle zurückgeführt werden können. > [!TIP] > Nehmen Sie die kanonische Version eines Dokuments einmal auf und lassen Sie Agenten sie zitieren, statt > als lange Passagen in Eingabeaufforderungen einzufügen. Die zitierte Abrufmethode hält Antworten > überprüfbar und Ihr Kontext klein. ## Fundierte Antworten und die Werkzeuge Zwei Werkzeuge stellen die Wissensbasis einem Agenten zur Verfügung: | Werkzeug | Was es tut | |---|---| | `search_knowledge` | Ruft relevante Passagen ab und stützt die Antwort mit Zitaten. | | `deep_research` | Führt einen mehrstufigen Forschungsprozess über die Wissensdatenbank durch und erstellt einen zitierten Bericht. | Beide kommen in der Kurve an wie **Werkzeugergebnisse**, niemals als injizierte Anweisungen – dieselbe Disziplin bei der Prompt-Injektion wurde überall in AiHummer angewendet. Antworten tragen **Zitate** damit ein Leser eine Behauptung bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen kann. > [!NOTE] > `deep_research` ist für echte mehrschrittige Fragen — es kostet mehr Zeit und > Token als ein einzelnes `search_knowledge` rufen. Greifen Sie danach, wenn eine Abrufung erfolgt > ist nicht genug. ## Wissensverbindungen Über die manuelle Erfassung hinaus kann Wissen über Konnektoren, die unter verwaltet werden, aus externen Quellen gezogen werden `/v1/admin/knowledge/connectors/*`. Sieben Connectoren sind verfügbar; die Anmeldeinformationen jedes einzelnen befinden sich im verschlüsselten Geheimnis-Safe, und ein Hintergrundplaner führt die Synchronisationen aus: | Anschluss | Was es zieht | |---|---| | **Google Drive** (`gdrive`) | Google Drive-Dateien über ein Servicekonto (Anmeldeinformations-JSON). | | **Microsoft Graph** (`msgraph`) | SharePoint- / OneDrive-Dokumente über eine Microsoft Graph-App. | | **Begriff** (`notion`) | Notion-Seiten über ein internes Integrations-Token. | | **Slack** (`slack`) | Slack-Channel-Nachrichtenverlauf über ein Web-API-Token (alle Channels oder eine konfigurierte Liste). | | **S3** (`s3`) | Objekte aus einem S3-kompatiblen Bucket (AWS S3, GCS im S3-Modus, MinIO usw.), optional unter einem Präfix. | | **SQL** (`db`) | Zeilen einer schreibgeschützten SQL-Abfrage gegen eine Datenbank, die als Dokumente eingelesen werden. | | **Konfluenza** (`confluence`) | Confluence-Cloud-Seiten (Basis-Authentifizierung mit einem Atlassian-API-Token), optional auf einen Bereich beschränkt. | Separat, eine einmalige **Slack-Export** importiert eine manuell hochgeladene Workspace-Export-ZIP — kein gespeichertes Geheimnis und kein Zeitplan. > [!WARNING] > Der Google Drive-Connector ist live-erprobt; die anderen sind implementiert und > durch Tests abgedeckt, aber überprüfen Sie sie anhand Ihrer eigenen Daten, bevor Sie sich darauf verlassen > in Produktion. ## Vektorspeicher und Einbettungen Standardmäßig kann die Abfrage auf einem laufen **In-Memory-Speicher mit einem Hash-Einbettungsprogramm**, was ausreicht, um zu starten. Für semantische Abrufe in Produktionsqualität, richten Sie AiHummer auf ein **echter Vektorspeicher und Einbettungsprogramm**: ```bash AIHUMMER_QDRANT_URL=http://localhost:6333 AIHUMMER_EMBEDDER_URL=http://localhost:8081 ``` Wenn diese eingestellt sind, Aufnahme und `search_knowledge` Verwenden Sie den externen Vektorspeicher und den Einbettungsmechanismus anstelle des In-Memory-Fallbacks. > [!NOTE] > Der semantische Einbettungscode **Opt-in, nicht standardmäßig**: der host-native Installer > stellt sie nur bereit, wenn du bestehst `--with-embedder` (Ollama mit einem Licht > mehrsprachiges Modell; es zeigt dann `AIHUMMER_EMBEDDER_URL` bei > `http://127.0.0.1:11434/api/embeddings`). Ohne einen Einbettungsmechanismus funktionieren Abrufe > auf den lexikalischen Fallback. ## Admin-API | Ressource | Zweck | |---|---| | `/v1/admin/knowledge` | Wissensdatenbankverwaltung, einschließlich Aufnahme | | `/v1/admin/knowledge/connectors` | Konfigurieren Sie KB-Connectoren (Drive, Graph, Notion, Slack, S3, SQL, Confluence) | ## Wohin als Nächstes - sehen `search_knowledge` und `deep_research` neben jedem anderen Werkzeug in [Werkzeuge](/de/v1.0/concepts/tools) und der [Werkzeugkatalog](/de/v1.0/reference/tools-catalog). - Fügen Sie ein langfristiges Erinnern pro Gespräch hinzu mit [Gedächtnis (Einstein)](/de/v1.0/concepts/memory-einstein).