Daten mit Ihrem Knowledge Bot verbinden
Arten von verbindbaren Daten
Blockbrain unterstützt verschiedene Datentypen, die Sie verbinden und als Kontext in Ihren Chat-Räumen verwenden können.
Insights: Wiederverwenden Sie gespeicherte KI-Antworten oder persönliche Notizen für konsistente, kontextbezogene Ergebnisse.
Datei-Upload: Laden Sie Dateien mit vollständiger Struktur, Formatierung und beibehaltenen Bildern hoch (kein Chunking).
Datenbankquelle: Verbinden Sie große, gechunkte und durchsuchbare Dokumentensammlungen, die teamübergreifend geteilt werden.
E-Mail-Dienst: Importieren Sie Gmail-Threads, um wichtige Gespräche zugänglich und durchsuchbar zu machen.
Zusätzlicher Kontext: Fügen Sie benutzerdefinierte Details oder Hintergrundinformationen hinzu, um die Genauigkeit der KI zu verbessern.
Insights
Insights sind textbasierte Notizen, die Sie selbst eingeben können, oder sie ermöglichen es Ihnen, zuvor gespeicherte KI-Interaktionen zu speichern und abzurufen, sodass Wissen aus vergangenen Gesprächen einfach wiederverwendet werden kann. Dies ist nützlich, um Konsistenz in den Antworten sicherzustellen und wichtige Erkenntnisse teamübergreifend zu bewahren.
Diese gespeicherten Insights dienen als persönliche Wissensdatenbank und helfen Nutzern dabei, wichtige KI-generierte Informationen zu behalten, Arbeitsabläufe zu optimieren und Konsistenz über mehrere Interaktionen hinweg sicherzustellen. Anders als Datenbankquellen werden Insights vollständig und ohne Chunking gespeichert, wodurch die ursprüngliche Nachrichtenstruktur für einen verbesserten Abruf und eine bessere Wiederverwendung erhalten bleibt.
Wann Insights verwenden
Wenn frühere KI-generierte Antworten häufig als Referenz benötigt werden
Wenn Teammitglieder verfeinerte Prompts oder wichtige Erkenntnisse aus Data Rooms teilen
Wenn spezifisches Kontextwissen für einen schnellen Zugriff gespeichert werden soll
Wenn Sie mehr über Insight erfahren möchten, sehen Sie sich das folgende Video an:
Datei-Upload
Dateien werden als ganze Einheiten ohne Chunking hochgeladen, wodurch die vollständige Struktur des Dokuments und die ursprüngliche Formatierung erhalten bleiben. Im Gegensatz zu Datenbankquellen, die Inhalte in Abschnitte aufteilen, behalten Dateien den Kontext in seiner Gesamtheit bei.
Wann stattdessen Dateien verwendet werden sollten
Wenn die Dokumentenstruktur entscheidend ist (z. B. bei Verträgen, Forschungsarbeiten, Berichten).
Wenn die genaue Formulierung referenziert werden muss, anstatt in Chunks verarbeitet zu werden.
Wenn ein kleineres, eigenständiges Dokument für den KI-Abruf verwendet wird, statt für groß angelegte Suchanfragen
Wenn Bilder wie Infografiken, Diagramme, normale Bilder, Poster und Kataloge für den Prompt relevant sind
Beispielanwendungsfall für den Datei-Upload
Analyse von Infografiken, die grafisch stark sind
Analyse aller Teile von Verträgen
Datenbankquelle
Datenbankquellen sind ideal zum Speichern und Verarbeiten großer Dokumentenmengen, insbesondere wenn sie zwischen Teams geteilt werden. Hochgeladene Dokumente werden gechunked, das heißt, sie werden für die KI-Verarbeitung in kleinere Segmente aufgeteilt.
Wie Chunking die Genauigkeit beeinflusst
Chunking ermöglicht es der KI, Informationen effizient zu durchsuchen und abzurufen, kann jedoch die Kontinuität des Kontexts über große Dokumente hinweg verringern.
Kleinere Chunks verbessern die Präzision bei direkten Anfragen, während größere Chunks helfen, den Kontext zu erhalten, aber die Genauigkeit beeinträchtigen können, wenn sie zu allgemein sind.
Die Standard-Chunk-Größe beträgt 2000 Zeichen mit einer Überlappung von 300 Zeichen, um ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Kontext zu gewährleisten.
Wann Datenbankquellen verwendet werden sollten
Beim Verwalten großer Dokumentensammlungen, auf die mehrere Benutzer zugreifen müssen
Wenn Skalierbarkeit für das langfristige Datenmanagement erforderlich ist
Wenn KI-Anfragen mit hohem Volumen über viele Dokumente hinweg ausgeführt werden müssen
E-Mail-Dienst
Der E-Mail-Dienst ermöglicht es Ihnen, Gmail-Threads direkt in Ihren Data Room zu importieren. Dadurch werden wichtige E-Mail-Konversationen durchsuchbar und als Teil des KI-Kontexts nutzbar, insbesondere beim Bezug auf frühere Entscheidungen, Anweisungen von Stakeholdern oder projektbezogene Diskussionen.
Wann die E-Mail-Integration verwendet werden sollte
Wenn E-Mail-Threads wichtige Informationen oder Anweisungen enthalten, die für die Aufgabe relevant sind
Beim Nachverfolgen von Kunden- oder Teamdiskussionen direkt aus dem E-Mail-Verlauf
Wenn KI-Antworten mit laufender Kommunikation oder früheren Entscheidungen übereinstimmen müssen
Beispielanwendungsfall für die E-Mail-Integration
Bezug auf Kundenanweisungen, die per E-Mail besprochen wurden
Zusammenfassen von E-Mail-Threads
Zusätzlicher Kontext
Zusätzlicher Kontext ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Notizen, Erläuterungen oder Hintergrundinformationen direkt in den Data Room einzufügen, um die KI effektiver zu steuern. Es ist besonders hilfreich, wenn Ihr Workflow mehrere Kontextquellen umfasst (z. B. Datenbankquellen, Dateien, E-Mails) und Sie Beziehungen definieren, Begriffe erklären oder aufgabenspezifische Anweisungen geben müssen. So wird sichergestellt, dass die KI wichtige Kontextinformationen konsistent berücksichtigt, ohne dass Sie sie in jedem Prompt wiederholen müssen.
Wann zusätzlicher Kontext verwendet werden sollte
Wenn der Data Room mehrere Kontextarten enthält und Klarheit erforderlich ist (z. B. Dateien + Datenbankquelle + E-Mails)
Wenn spezielle Anweisungen, Geschäftsregeln oder interne Besonderheiten erläutert werden müssen
Wenn Sie steuern müssen, wie die KI bestimmte Inhalte interpretiert oder priorisiert
Beispielanwendungsfall für zusätzlichen Kontext
Klarstellen, dass „Doc A“ in Workflows mit mehreren Quellen gegenüber „Doc B“ priorisiert werden sollte
Definieren von Rollen oder Begriffen, die in mehreren Dokumenten vorkommen (z. B. „AM“ = Account Manager)
Wie es funktioniert
Vorteile
Umfassende Datenintegration
Flexibler Zugriff auf verschiedene Wissensquellen
Nahtlose Kontextanreicherung
Effizientes Wissensmanagement
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