Datenquellen (neue Oberfläche)

Eine Datenquelle ist das, was ein Assistent weiß. Datenquellen werden als Konnektoren in der Registerkarte „Daten hinzufügen“ des Assistenten-Editors eingebunden; QAnswer indexiert deren Inhalte, sodass der Assistent daraus antworten und sie zitieren kann.

Die Registerkarte „Daten hinzufügen“

Öffnen Sie den Editor eines Assistenten und wechseln Sie zu Daten hinzufügen . Alles zum Wissen des Assistenten finden Sie hier:

  • Collection size – wie viele indexierte Daten der Assistent enthält.
  • External resources – wie viele externe Quellen, etwa gecrawlte Websites, gegen Ihr Kontingent zählen.
  • Konnektor hinzufügen – bindet eine neue Datenquelle ein.
  • Embedder – öffnet die Parsing-Optionen, in denen Einbettungsmodell und Chunking eingestellt werden.
Add data tab of an assistant

Konnektortypen

Jeder Konnektortyp liest eine andere Art von Quelle. Die folgenden Seiten behandeln sie einzeln:

Info
„No Data“ erstellt einen Assistenten, der nur aus dem Sprachmodell antwortet, ohne Ihre Daten. Die Live-Websuche ist kein Konnektor mehr – sie ist ein Werkzeug, siehe Websuche.
Connector types

Einen Konnektor hinzufügen

Wählen Sie einen Typ im Menü „Konnektor hinzufügen“. Jedes Konnektor-Formular folgt denselben drei Schritten:

  • Geben Sie dem Konnektor einen Namen. Er erscheint in der Konnektorliste und in den Quellenangaben der Antworten – benennen Sie ihn nach seinem Inhalt.
  • Konfigurieren Sie die Quelle selbst – Dateien hochladen, URLs eingeben, sich bei einem Konto anmelden.
  • Klicken Sie auf Finish , um zu speichern.

QAnswer liest und indexiert anschließend die Inhalte. Der Konnektor erscheint sofort in der Liste; seine Dateien werden nach und nach beantwortbar, sobald die Indexierung abgeschlossen ist.

Indexing a new connector
Hinweis
Die Indexierung läuft im Hintergrund – Sie können die Seite verlassen. Große Quellen brauchen Zeit, und ein Assistent antwortet nur aus dem, was bereits indexiert ist.

Konnektoren verwalten

Jeder Konnektor ist eine Zeile in der Liste mit eigenen Aktionen:

  • Add files – fügt weitere Inhalte zu einem bestehenden Konnektor hinzu, statt einen zweiten anzulegen.
  • Herunterladen – lädt alles herunter, was der Konnektor enthält.
  • Umbenennen (Stift) – benennt den Konnektor um.
  • Löschen (Papierkorb) – entfernt den Konnektor und die indexierten Daten.
  • Aufklappen (Pfeil) – öffnet die Dateitabelle dieses Konnektors.
Connector row and its actions

Die Dateitabelle

Beim Aufklappen eines Konnektors sehen Sie alle indexierten Einträge samt Indexierungsstatus:

  • Suchen Sie nach Namen, um eine Datei in einem großen Konnektor zu finden.
  • Filtern Sie nach Status, um zu sehen, was fehlgeschlagen ist oder noch verarbeitet wird.
  • Markieren Sie mehrere Zeilen, um sie gemeinsam zu bearbeiten.
  • Lange Listen sind seitenweise dargestellt; die Zeilen pro Seite ändern Sie unten.
File table of a connector

Aktionen für eine einzelne Datei

Jede Zeile bietet zwei direkte Aktionen und ein Menü ⋮:

  • Quelle ansehen (Auge) – öffnet die Originaldatei, genau wie die Quellenangabe in einer Antwort.
  • Rohtext ansehen – zeigt den von QAnswer extrahierten Text, also das, was das Modell tatsächlich liest.
  • Herunterladen – lädt genau diese Datei herunter.
  • Metadaten bearbeiten – ergänzt oder ändert die Metadaten der Datei.
  • Datei umbenennen – ändert den Namen, den Nutzer und Quellenangaben sehen.
  • Löschen – entfernt die Datei aus den Daten des Assistenten.
Actions of a single file
Tipp
Metadaten lohnen sich: Werte, die Sie an Dateien hängen, werden zu Filtern, die Nutzer im Chat oder in der Suche anwenden können. So lässt sich ein Assistent auf ein Produkt, ein Jahr oder eine Abteilung einschränken.

Parsing-Optionen

Die Schaltfläche Embedder öffnet die Parsing-Optionen. Sie steuern, wie Ihre Daten in etwas Durchsuchbares verwandelt werden, und sind in drei Registerkarten gegliedert:

  • Retrieving – wie viele Dokumentabschnitte als Kontext gesendet werden, Synonymgruppen und der Prompt zur Query-Expansion.
  • Indexing – wie der Quelltext gelesen und vorbereitet wird.
  • Embedding & Chunking – das Einbettungsmodell und die Aufteilung der Dokumente in Chunks.
Parsing options
Warnung
Wählen Sie das Einbettungsmodell, bevor Sie viele Daten indexieren. Eine späte Änderung bedeutet, dass die gesamte Sammlung neu indexiert werden muss.

Nächste Schritte