> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.blockbrain.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.blockbrain.ai/de/for-users/guide-on-advanced-knowledge-bot-features/what-is-intent-agent.md). # Was ist der Intent Agent? Der **Intent-Agent** verbessert die Suchgenauigkeit über große Knowledge Bases hinweg, indem es mithilfe intelligenter Erkennung die relevantesten Dateien auf Grundlage von Beschreibungen der Knowledge Base und der Ordner identifiziert. Es hilft der KI, Anfragen an die richtigen Inhalte weiterzuleiten und präzisere sowie relevantere Informationen zurückzugeben. ### So funktioniert es Der Intent Agent analysiert Ihre Anfrage und gleicht sie mit Ordner- und Knowledge-Base-Beschreibungen ab, um festzulegen, wo zuerst gesucht werden soll. Dies ist besonders nützlich für große, komplexe Datenquellen. | Ohne Intent Agent | Mit Intent Agent | | ---------------------------------------------- | -------------------------------------------- | | Durchsucht alle indexierten Inhalte | Priorisiert die relevantesten Ordner/KBs | | Kann weniger zielgerichtete Ergebnisse liefern | Liefert präzisere, kontextbezogene Antworten | ### So aktivieren Sie den Intent Agent Der Intent Agent ist eine optionale Funktion, die beim Erstellen eines Knowledge Bots aktiviert wird. 1. Navigieren Sie zu Ihren Knowledge-Bot-Einstellungen 2. Suchen Sie die **Umschalter für den Intent Agent** (normalerweise auf der linken Seite der Benutzeroberfläche) 3. Aktivieren Sie die Funktion > **Hinweis:** Wenn Sie den Umschalter für den Intent Agent nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren Knowledge-Bot-Administrator, um diese Funktion zu aktivieren.´ ### Ordnerstruktur & Leistung Eine gut organisierte Ordnerstruktur verbessert die Genauigkeit des Intent Agent erheblich. #### Wie sich die Struktur auf die Leistung auswirkt | Vorgehensweise | Auswirkung auf die Genauigkeit | Auswirkung auf die Abfragegeschwindigkeit | | ------------------------------------------------------ | ------------------------------ | ----------------------------------------- | | Ordner organisieren **innerhalb** einer Knowledge Base | ✅ Verbessert die Genauigkeit | ❌ Keine Geschwindigkeitsverbesserung | | Aufteilen in **separate Knowledge Bases** | ✅ Verbessert die Genauigkeit | ✅ Verkürzt die Abfragezeit | Derzeit indexieren Intent Agents auf **Knowledge-Base-Ebene**. Das bedeutet: * **Die Neuorganisation von Ordnern** hilft dabei, Anfragen genauer weiterzuleiten * **Separate Knowledge Bases** verringern sowohl den Suchumfang als auch *und* die Abfragezeit #### Best Practice: intentbasierte Struktur Vermeiden Sie allgemeine Ordner wie „Nicht zugewiesen“. Verwenden Sie klare, domänenspezifische Pfade: ``` HR/ ├── Prozesse/ │ ├── Onboarding/ │ ├── Reisen/ │ └── Arbeitszeiten/ ├── Richtlinien/ ├── Formulare & Vorlagen/ └── Systeme & Tools/ ``` > **Tipp:** Behalten Sie einen „Posteingang“-Ordner nur als temporären Ablageort bei — sortieren Sie Inhalte regelmäßig in die passenden Kategorien ein. #### Ordner- und KB-Auswahl verbessern Um die Genauigkeit bei der Auswahl von Ordnern und Knowledge Bases zu erhöhen, passen Sie die LLM-Einstellungen unter **Einstellungen > GenAI-Standardwerte**.
### Best Practices für Anfragen #### 1. Stellen Sie detaillierte Fragen Geben Sie genügend Kontext an, damit die KI Ihre Anforderungen vollständig versteht. | ❌ Vorher | ✅ Nachher | | --------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- | | Wie lange sollte ich Kundendaten aufbewahren? | Wie lange sollte ich Kundendaten aufbewahren, die im Rahmen von Projekt XYZ angefallen sind? | #### 2. Formulieren Sie bei Bedarf um Wenn die Antwort der KI nicht ideal ist, versuchen Sie, Ihre Frage klarer umzuformulieren. #### 3. Verwenden Sie domänenspezifische Begriffe Nennen Sie konkrete Prozesse, Systeme oder Dokumenttypen, damit der Intent Agent Ihre Anfrage korrekt weiterleitet. --- # 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.blockbrain.ai/de/for-users/guide-on-advanced-knowledge-bot-features/what-is-intent-agent.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.