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# In Wissensdatenbank schreiben

Ein Dokument zu einer Wissensdatenbank hinzufügen

## Was ist ein Knowledge-Base-Schreibschritt?

Der Knowledge-Base-Schreibschritt ermöglicht es Ihnen, Inhalte zu einer bestehenden Knowledge Base hinzuzufügen. Sie können sowohl durchsuchbare Inhalte hinzufügen, die in Embeddings umgewandelt werden, als auch Metadateninhalte, die abgerufen und gefiltert werden können.

Erfahren Sie, wie Sie eine AirOps Knowledge Base einrichten [hier](/docs/de/kontext/memory-stores.md).

## So konfigurieren Sie den Knowledge-Base-Schreibschritt

### Wählen Sie eine Knowledge Base aus

Wählen Sie den Namen Ihrer Knowledge Base aus dem Dropdown-Menü aus.

### Text

Die Datei, der Text oder die Daten, die Sie durchsuchbar machen möchten.

### Metadaten

Metadaten, die Sie den Embeddings in einem JSON-Format zuweisen möchten, z. B.:

```
{
    "title": "...",
    "description": "...",
    "tag": "..."
}
```

{% hint style="info" %}
Metadaten ermöglichen es Ihnen[https://github.com/airopshq/airops-docs/blob/main/building-workflows/workflow-steps/memory-steps/broken-reference/README.md](https://github.com/airopshq/airops-docs/blob/main/building-workflows/workflow-steps/memory-steps/broken-reference/README.md "mention")im Knowledge-Base-Suchschritt
{% endhint %}

## Knowledge-Base-Schreibschritt für die Zustandsverwaltung

Eine Herausforderung bei der Verwaltung von Workflows mit LLMs besteht darin, die Kontinuität sicherzustellen, indem frühere Entscheidungen nachverfolgt werden. Wenn man beispielsweise einen Workflow erstellt, der ein LLM nutzt, um eine Website nach „aktuellen Nachrichten“ zu durchsuchen und Content-Ideen vorzuschlagen, ist es entscheidend, einen Mechanismus zur Protokollierung früherer Vorschläge zu haben. Das hilft, Wiederholungen von Ideen zu verhindern und die Neuartigkeit sowie Relevanz der erzeugten Inhalte zu wahren.

[Wissensdatenbanken](/docs/de/kontext/memory-stores.md) Kann uns dabei helfen. Durch die Implementierung des folgenden Frameworks können Sie dieses Problem lösen :

Bevor Sie beginnen, erstellen Sie eine neue, leere Knowledge Base. Fügen Sie dann in Ihrem Workflow Folgendes hinzu :

1. **Suche in der Wissensdatenbank** **Schritt -** Durchsuchen Sie Knowledge Bases nach dem heutigen Datum. Dabei werden die aktuellsten Einträge abgerufen, die zu dieser Knowledge Base hinzugefügt wurden.
2. **LLM-Schritt -** Stellen Sie dem **Knowledge-Base-Suchschritt** ca. 5–10 Ausgaben an Ihr Modell mit einer Aufforderung wie „Hier sind Ausgaben, die Sie zuvor bereitgestellt haben, bitte wiederholen Sie keine dieser Ideen:“
3. **Knowledge-Base-Schreibschritt** - Schreiben Sie in die Knowledge Base mit dem heutigen Datum (siehe [Liquid-Dokumentation](https://shopify.github.io/liquid/filters/date/) für weitere Informationen) in die Suchspalte und fügen Sie die Ausgabe in einer Metadatenspalte hinzu. Dadurch wird sichergestellt, dass bei der Suche in der Knowledge Base nur das Datum verwendet wird.

Bei Fragen kontaktieren Sie uns bitte.


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.airops.com/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/memory-steps/memory-write.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.