> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.omnifact.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Veröffentlichte Spaces Chat-API > Interagieren Sie programmgesteuert mit veröffentlichten Space-Chat-Endpunkten über JSON-Antworten oder Echtzeit-SSE-Streaming export const Glossary = ({children, term}) => { const glossaryDefinitions = { 'ai': 'Künstliche Intelligenz - Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern', 'artificial-intelligence-ai': 'Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern', 'ai-assistant': 'Ein KI-System, das Benutzern durch Konversation bei Aufgaben hilft', 'space': 'Eine dedizierte Umgebung mit einem spezialisierten KI-Assistenten und optionalen Hochgeladenen Dateien', 'spaces': 'Dedizierte Umgebungen mit spezialisierten KI-Assistenten und optionalen Hochgeladenen Dateien', 'knowledge': 'Das Untermenü in den Space-Einstellungen, in dem Sie Hochgeladene Dateien und Verbundene Quellen verwalten', 'uploaded-files': 'Dokumente, die manuell unter dem Knowledge Tab in einen Space hochgeladen wurden', 'prompt': 'Anweisungen oder Fragen, die Sie einem KI-Assistenten geben', 'response': 'Die Antwort des KI-Assistenten auf Ihren Prompt oder Ihre Frage', 'query': 'Eine Frage oder Anfrage nach Informationen', 'context': 'Hintergrundinformationen, die der KI helfen, Ihre Anfrage zu verstehen', 'llm': 'Large Language Model - ein KI-System, das mit großen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren', 'large-language-model-llm': 'Ein KI-System, das mit großen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren', 'privacy-filter': 'Ein System, das automatisch sensible Informationen erkennt und maskiert, bevor sie KI-Modelle erreichen, und Bilder daran hindert, an nicht-EU-gehostete Modelle gesendet zu werden, um Compliance zu gewährleisten', 'chat-instructions': 'Benutzerdefinierte Richtlinien, die definieren, wie sich ein KI-Assistent in einem Space verhält und antwortet', 'pattern-matching': 'Der Prozess, durch den KI Muster in Daten erkennt und verwendet, um Antworten zu liefern', 'patterns': 'Erkennbare Strukturen oder Trends in Daten, die KI-Systeme identifizieren und verwenden können', 'training-data': 'Der Text und die Informationen, die verwendet werden, um einem KI-System beizubringen, wie es Anfragen versteht und darauf antwortet', 'natural-language': 'Alltägliche menschliche Sprache, die Menschen zur Kommunikation verwenden, im Gegensatz zu Computercode oder formaler Syntax', 'hallucination': 'Wenn eine KI Informationen generiert, die plausibel klingen, aber tatsächlich falsch oder erfunden sind', 'filtering': 'Der Prozess der automatischen Erkennung und temporären Ersetzung sensibler Informationen, um sie während der KI-Verarbeitung zu schützen', 'masking': 'Temporäres Ersetzen sensibler Informationen durch generische Bezeichnungen, um sie vor externen KI-Modellen zu schützen', 're-insertion': 'Der automatische Prozess, originale sensible Informationen wieder in KI-Antworten einzufügen, nachdem sie mit gefilterten Daten generiert wurden', 'retrieval': 'Der Prozess des Findens und Zugreifens auf relevante Dokumente aus Hochgeladenen Dateien, um Fragen zu beantworten', 'hosting': 'Wo ein KI-Modell bereitgestellt und zur Nutzung verfügbar gemacht wird - entweder von Drittanbietern, auf den eigenen Servern Ihrer Organisation oder in privaten Cloud-Umgebungen', 'cite': 'Eine Quelle referenzieren oder erwähnen, um zu zeigen, woher die Antwort einer KI stammt', 'sidebar': 'Ein Panel, das auf der Seite des Bildschirms erscheint und zusätzliche Informationen und Optionen anzeigt', 'toggle': 'Ein Button oder eine Steuerung, die etwas ein- oder ausschaltet, wie das Öffnen und Schließen einer Sidebar', 'navigation': 'Das System von Menüs und Buttons, das Ihnen hilft, zwischen verschiedenen Teilen von Omnifact zu navigieren', 'favoriting': 'Ein Space als Favorit markieren, um es in der Hauptnavigation zu fixieren für schnellen Zugriff', 'pinning': 'Ein Space an die Hauptnavigationsleiste anheften, damit es immer sichtbar und leicht zugänglich ist' }; const definition = glossaryDefinitions[term]; return {children}; }; Veröffentlichte Spaces ermöglichen es Organisationsadministratoren, konfigurierte Spaces als eigenständige API-Endpunkte bereitzustellen. Externe Anwendungen, benutzerdefinierte interne Tools oder automatisierte Workflows können Chat-Nachrichten an einen veröffentlichten Space senden und KI-Assistenten-Antworten erhalten, die auf den Anweisungen, Modellen und Hochgeladenen Dateien des Space basieren. Vor dem Aufruf eines Chat-Endpunkts für einen veröffentlichten Space muss ein Team-Administrator den Space unter **Teameinstellungen** > **Veröffentlichte Spaces** veröffentlichen. Erfahren Sie mehr unter [Veröffentlichte Spaces](/de/platform/team-administration/published-spaces). ## Endpunkt `POST /v1/endpoints/{endpointId}/chat` ### Anfrage-Header | Header | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | :--------------------------------- | :------- | :----------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | `X-API-Key` | `string` | Erforderlich | Ihr Team-API-Schlüssel, der in den Entwickler-Tools generiert wurde. | | `Content-Type` | `string` | Erforderlich | Muss `application/json` sein. | | `omnifact-enable-inline-sources` | `string` | Optional | Auf `"true"` setzen, um die Inline-Quellenangabenformatierung in den Antworten des Assistenten zu aktivieren. | | `omnifact-enable-agentic-workflow` | `string` | Optional | Auf `"true"` setzen, um agentenbasiertes Multi-Tool-Reasoning während der Antwortgenerierung zu erlauben. | ### Anfragenachricht (`application/json`) ```json theme={null} { "messages": [ { "role": "user", "content": "Wie lautet unsere Richtlinie für mobiles Arbeiten?" } ], "streaming": false } ``` | Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | :---------- | :-------- | :----------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `messages` | `array` | Erforderlich | Array von Nachrichtenzuständen (`role`: `"user"` \| `"assistant"`, `content`: `string`). | | `streaming` | `boolean` | Optional | Auf `true` für Server-Sent Events (SSE) Streaming setzen; `false` für Standard-JSON (Standard: `false`). | *** ## Antwortmodi ### 1. Standard-JSON-Antwort (`streaming: false`) Wenn `streaming` auf `false` gesetzt ist (oder weggelassen wird), verarbeitet der Endpunkt die gesamte Unterhaltung und gibt ein einzelnes JSON-Objekt zurück. #### Beispielanfrage ```bash theme={null} curl -X POST "https://connect.omnifact.ai/v1/endpoints/ep_abc123/chat" \ -H "X-API-Key: ihr_omnifact_api_schluessel_hier" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "omnifact-enable-inline-sources: true" \ -d '{ "messages": [ { "role": "user", "content": "Was sind unsere primären Unternehmenswerte?" } ], "streaming": false }' ``` #### JSON-Antwort (`200 OK`) ```json theme={null} { "id": "msg_xyz789", "role": "assistant", "content": "Laut unserem Mitarbeiterhandbuch lauten unsere Unternehmenswerte Transparenz, Innovation und Datenschutz [1].", "references": [ { "id": 1, "title": "Mitarbeiterhandbuch_2026.pdf", "documentId": "doc_98765" } ] } ``` *** ### 2. SSE-Streaming-Antwort (`streaming: true`) Wenn `streaming` auf `true` gesetzt ist, streamt der Server die Antwort als Echtzeit-Server-Sent Events (SSE) unter Verwendung von `Content-Type: text/event-stream`. #### SSE-Ereignistypen Der Ereignis-Stream sendet typisierte SSE-Ereignisse, während die Antwortgenerierung voranschreitet: | Ereignisname | Beschreibung | Nutzdatenstruktur | | :---------------- | :-------------------------------------------------- | :---------------------------------------------------------------- | | `assistant_write` | Gestreamtes Textfragment der Assistentenantwort. | `{"delta": "textfragment"}` | | `references` | Array der zitierten Quellendokument-Referenzen. | `{"references": [{ "id": 1, "title": "dateiname.pdf" }]}` | | `message_source` | Statusindikator für genutzte Werkzeuge/Retrieval. | `{"source": "UPLOADED_FILES", "status": "RETRIEVED", "count": 3}` | | `error` | Während der Generierung ist ein Fehler aufgetreten. | `{"error": "Fehlerbeschreibung"}` | | `done` | Stream abgeschlossen. | `{"done": true}` | #### Beispiel für Streaming-Anfrage ```bash theme={null} curl -N -X POST "https://connect.omnifact.ai/v1/endpoints/ep_abc123/chat" \ -H "X-API-Key: ihr_omnifact_api_schluessel_hier" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "messages": [ { "role": "user", "content": "Fasse unsere Quartalsziele zusammen." } ], "streaming": true }' ``` #### Beispiel für SSE-Stream-Ausgabe ```http theme={null} event: message_source data: {"source":"UPLOADED_FILES","status":"RETRIEVED","count":2} event: assistant_write data: {"delta":"Unsere "} event: assistant_write data: {"delta":"Quartalsziele "} event: assistant_write data: {"delta":"fokussieren sich auf..."} event: references data: {"references":[{"id":1,"title":"Q3_Ziele.pdf"}]} event: done data: {"done":true} ``` *** ## Codebeispiele ```javascript theme={null} const response = await fetch("https://connect.omnifact.ai/v1/endpoints/ep_abc123/chat", { method: "POST", headers: { "X-API-Key": process.env.OMNIFACT_API_KEY, "Content-Type": "application/json", "omnifact-enable-inline-sources": "true" }, body: JSON.stringify({ messages: [ { role: "user", content: "Wie hoch ist das Budget für Homeoffice-Ausrüstung?" } ], streaming: false }) }); const data = await response.json(); console.log("Assistent:", data.content); ``` ```python theme={null} import requests import os url = "https://connect.omnifact.ai/v1/endpoints/ep_abc123/chat" headers = { "X-API-Key": os.getenv("OMNIFACT_API_KEY"), "Content-Type": "application/json", "omnifact-enable-inline-sources": "true" } payload = { "messages": [ {"role": "user", "content": "Wie hoch ist das Budget für Homeoffice-Ausrüstung?"} ], "streaming": False } response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) data = response.json() print("Assistent:", data.get("content")) ``` ## Nächste Schritte * Erkunden Sie Dokumentenoperationen mit der [Dokumente-API](/de/api-reference/documents) * Lesen Sie die Dokumentation zu [Veröffentlichte Spaces](/de/platform/team-administration/published-spaces), um den Endpunkt-Zugriff zu verwalten