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Wenn Sie in einem Omnifact Space mit hochgeladenen Dokumenten arbeiten, nutzen Sie eine der mächtigsten Fähigkeiten von KI: Informationen aus Ihren eigenen Dokumenten zu erhalten. Das bedeutet, KI kann Ihre Dokumente durchsuchen, relevante Informationen finden und diese nutzen, um genaue, fundierte Antworten zu geben. Denken Sie daran wie an einen Forschungsassistenten, der alle Ihre Unternehmensdokumente gelesen hat und sofort die exakte Information finden und zitieren kann, die Sie für jede Frage benötigen.

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Dokumentensuche in Omnifact Spaces verstehen

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Was hinter den Kulissen passiert

Wenn Sie eine Frage in einem Space mit hochgeladenen Dokumenten stellen:
  1. Ihre Frage wird analysiert - KI versteht, wonach Sie suchen
  2. Dokumente werden durchsucht - Das System findet relevante Abschnitte aus Ihren hochgeladenen Dateien
  3. Information wird gefunden - Schlüsselpassagen werden aus den relevantesten Dokumenten gezogen
  4. Antwort wird erstellt - KI erstellt eine Antwort basierend auf den gefundenen Informationen
  5. Quellen werden bereitgestellt - Sie sehen, welche Dokumente genutzt wurden

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Warum dies mächtig ist

  • Genauigkeit: Antworten basieren auf Ihren tatsächlichen Dokumenten, nicht auf dem allgemeinen Wissen der KI
  • Aktuelle Informationen: Informationen sind so aktuell wie Ihre hochgeladenen Dokumente
  • Spezifisch für Sie: Antworten sind auf den Kontext Ihrer Organisation zugeschnitten
  • Verifizierbar: Sie können Antworten prüfen, indem Sie in die Quelldokumente schauen

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Die Kunst des Knowledge Base Promptings

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Grundprinzipien

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1. Seien Sie spezifisch über Ihre Informationsbedürfnisse

Statt breite Fragen zu stellen, konzentrieren Sie sich auf spezifische Informationen, die Sie aus Ihren Dokumenten benötigen. ❌ Vage: “Was ist unsere Richtlinie zu Urlaub?”
✅ Spezifisch: “Was ist die maximale Anzahl aufeinanderfolgender Urlaubstage, die ein Mitarbeiter laut unserer HR-Richtlinie nehmen kann?” ❌ Vage: “Erzähl mir über das Projekt”
✅ Spezifisch: “Was sind die wichtigsten Meilensteine und Fristen, die in der Projekt-Alpha-Dokumentation skizziert sind?“

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2. Nutzen Sie dokumentenbezogene Sprache

Fragen Sie, als ob die Antwort in Ihren Dokumenten steht: ✅ “Welche Produktlinien sind laut unserem Quartalsbericht am stärksten gewachsen?”
✅ “Was sind laut Kundenfeedback die Top 3 Feature-Anfragen?“

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3. Fordern Sie Beweise und Zitate an

Fragen Sie nach Quellen in der Antwort: ✅ “Was sind unsere Anforderungen an die Datenaufbewahrung, und welches Richtliniendokument nennt diese?”
✅ “Liste genehmigte Softwareanbieter mit dem Richtlinienabschnitt für Genehmigungskriterien auf.”

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Strukturierte Informationsextraktion

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Erstellen von Zusammenfassungen aus mehreren Quellen

Erstelle eine umfassende Executive Summary unserer Q3-Leistung, indem du Informationen kombinierst aus:
- Dem vierteljährlichen Finanzbericht
- Ergebnissen der Kundenzufriedenheitsumfrage  
- Mitarbeiterengagement-Daten
- Marktanalyse-Dokumentation

Strukturiere die Zusammenfassung mit: Finanzielle Leistung, Kundenerkenntnisse, Mitarbeiterzufriedenheit, Marktposition und Schlüsselempfehlungen.

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Aufbau von Vergleichstabellen

Erstelle eine Vergleichstabelle unserer drei Hauptproduktlinien unter Verwendung von Informationen aus unseren Produktspezifikationsdokumenten. Schließe Funktionen, Zielmärkte, Preismodelle und Wettbewerbsvorteile für jedes Produkt ein.

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Extrahieren von Aktionspunkten und Entscheidungen

Überprüfe alle Meeting-Protokolle des Führungsteams für Oktober und extrahiere:
- Alle Aktionspunkte mit zugewiesenen Verantwortlichen und Fristen
- Getroffene strategische Entscheidungen und deren Begründung
- Ungelöste Probleme, die Follow-up benötigen

Präsentiere dies als konsolidierten Aktions-Tracker.

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Grundlegende Fehlerbehebung

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Wenn KI keine Informationen finden kann

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Problem: “Ich sehe diese Information nicht in den verfügbaren Dokumenten”

Lösungen:
  1. Formulieren Sie Ihre Frage um unter Verwendung anderer Begriffe
  2. Brechen Sie komplexe Fragen in einfachere Teile auf
  3. Prüfen Sie, ob die Information tatsächlich in Ihren hochgeladenen Dokumenten existiert
  4. Versuchen Sie breitere Suchbegriffe zuerst, dann grenzen Sie ein

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Beispiel Fehlerbehebungssequenz:

// Erster Versuch - zu spezifisch
"Was ist unsere Kundenabwanderungsrate für das Enterprise-Segment in Q3?"

// Wenn nicht gefunden, versuchen Sie breiter
"Welche Kundenbindungsmetriken werden in unseren Q3-Dokumenten berichtet?"

// Dann eingrenzen basierend auf dem Verfügbaren
"Basierend auf den Bindungsdaten, die du gefunden hast, kannst du Metriken speziell für Enterprise-Kunden berechnen oder identifizieren?"

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Wenn abgerufene Informationen inkorrekt erscheinen

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Verifizieren und Querverweisen

Du hast erwähnt, dass unser Kundenzufriedenheits-Score 85% ist. Kannst du mir genau zeigen, wo diese Zahl in unseren Dokumenten erscheint, und bestätigen, dass sie sich auf Gesamtzufriedenheit bezieht und nicht auf eine spezifische Metrik?

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Mehrere Quellen anfordern

Finde alle Referenzen zu unseren Mitarbeiterfluktuationsraten in unseren HR-Dokumenten. Wenn es unterschiedliche Zahlen gibt, erkläre die Unterschiede und welche Quelle am aktuellsten ist.

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Wenn Antworten zu allgemein sind

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Nach spezifischen Details fragen

Du hast erwähnt, wir haben ein "umfassendes Trainingsprogramm". Kannst du die spezifischen Details aus unserer HR-Dokumentation über Trainingsanforderungen, Dauer und Zertifizierungsprozesse bereitstellen?

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Schritt-für-Schritt-Informationen anfordern

Anstatt unseren Vorfallreaktionsprozess zusammenzufassen, stelle bitte das exakte Schritt-für-Schritt-Verfahren bereit, wie in unserer IT-Sicherheitsdokumentation skizziert.

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Best Practices für Knowledge Base Prompting

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1. Breit anfangen, dann eingrenzen

Beginnen Sie mit allgemeinen Fragen, um zu verstehen, welche Informationen verfügbar sind, dann bohren Sie nach: 
// Erstens: Erkunden, was verfügbar ist
"Welche Themen werden in unserer Kundenservice-Dokumentation abgedeckt?"

// Dann: Spezifische Informationen erhalten
"Basierend auf diesem Überblick, was sind die spezifischen Reaktionszeitanforderungen für verschiedene Arten von Kundenanfragen?"

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2. Folgefragen effektiv nutzen

Bauen Sie auf vorherigen Antworten auf, um tiefer zu graben: 
// Initiale Frage
"Was sind laut Finanzberichten unsere Hauptumsatzströme?"

// Folgefrage basierend auf Antwort  
"Für den Abo-Umsatz, den du erwähnt hast, was sind die Wachstumstrends und Kundenakquisekosten im letzten Jahr?"

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3. Strukturierten Output für komplexe Informationen anfordern

Erstelle eine strukturierte Aufschlüsselung unseres Produktentwicklungsprozesses aus der Engineering-Dokumentation:

**Phase 1: Planung**
- Hauptaktivitäten:
- Erforderliche Genehmigungen:
- Typische Dauer:

**Phase 2: Entwicklung**
- Hauptaktivitäten:
- Qualitätskontrollpunkte:
- Typische Dauer:

[Fortfahren für alle Phasen]

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Erste Schritte

Das Arbeiten mit Knowledge Base Dokumenten verwandelt die Informationen Ihrer Organisation in eine intelligente, durchsuchbare Ressource. Starten Sie mit einfachen, spezifischen Fragen über Ihre hochgeladenen Dokumente, dann bauen Sie Komplexität auf, während Sie sich wohlfühlen. Denken Sie daran: Präzise Prompts führen zu präzisen Antworten.