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# Wissensdatenbanken
Durchsuchen Sie Ihr Wissen, Ihre Dokumente und Daten semantisch mit Wissensdatenbanken
## Was ist eine Wissensdatenbank?
Wissensdatenbanken ermöglichen es Ihnen, Kontext aus größeren Mengen relevanter Informationen zu speichern und gezielt abzurufen, wodurch sich die Qualität Ihrer LLM-Ausgaben erheblich verbessert. Durch den Import strukturierter und unstrukturierter Daten (wie Blog-Inhalte, Produktkataloge, interne Dokumentationen oder Materialien für den Kundensupport) können Sie Ihren LLM-gestützten Workflows tieferen Kontext bereitstellen und Antworten höherer Qualität ermöglichen.
Sie können Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren, darunter Datei-Uploads (PDFs, CSVs, Textdokumente, Bilder), Web-Scraping, Google Drive, SQL-Datenbanken und Shopify.
Im Kern von Wissensdatenbanken steht die semantische Suche, eine leistungsstarke Abrufmethode, die den ähnlichsten Inhalt auf Grundlage seiner Bedeutung und nicht nur anhand von Schlüsselwortübereinstimmungen zurückgibt. Das bedeutet, dass AirOps selbst dann noch verwandte Inhalte finden und anzeigen kann, wenn Ihre Anfrage keine exakte Übereinstimmung ist. Wenn Sie beispielsweise einen Artikel über Schokoladendesserts schreiben, könnte das System Inhalte über Schokoladenkuchen, verschiedene Arten von Schokolade und sogar verwandte Dessertrezepte abrufen und Ihnen so helfen, Ihre Prompts mit den nützlichsten und kontextuell relevantesten Informationen anzureichern.
## Eine Wissensdatenbank erstellen
Das Einrichten einer Wissensdatenbank ist einfach. Sie müssen nur Ihre Inhalte bereithalten, damit Sie sie hochladen können:
{% @arcade/embed url="" flowId="67THPCPcj05izgdtQssL" %}
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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/kontext/memory-stores.md?ask=&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.
