Skills in der reflact AI-Engine
Einführung
In der reflact AI-Engine werden Skills als Kernkomponenten genutzt, um die KI mit spezifischem Wissen anzureichern. Skills beziehen sich immer auf die Eingabe vom Nutzer und helfen der KI, eine bessere oder passendere Antwort zu generieren. Das Wissen über Skills zu vermitteln statt über Anweisungen bietet diverse Vorteile:
- Die Anweisungen werden nicht überladen
- Das Wissen wird nur an die KI übergeben, wenn benötigt
- Skills können dynamisch aktiviert und deaktiviert werden
Was es ist: Eine Liste von Funktionen, die die KI aufrufen darf. Wofür: Damit die KI weiß, welche Funktionen sie benutzen kann um weiteres Wissen anzufragen – z. B. Wetter, etwas berechnen etc.
Skill-Typen im Überblick
| Skill-Typ | Anwendungsbereich | Beispiel |
|---|---|---|
| Dokumente | Der KI zusätzliches Wissen durch Dokumente bereitstellen | Klassische Beispiele wären hier z.B. ein Handbuch, eine Dokumentation oder ein White Paper |
| Online-Quellen | Der KI zusätzliches Wissen von dynamischen Webseiten bereitstellen | Zugriff auf das aktuelle Wetter oder die Bundesligaergebnisse vom letzten Spieltag - Informationen die immer aktuell sein sollen |
| Offline-Websites | Der KI zusätzliches Wissen von statischen Webseiten bereitstellen | Zugriff auf ein Handbuch, einen Wikipedia Artikel o.ä. - Daten die, für den Einsatzzeitraum des Bots, statisch sein können |
| Datenbanken | Der KI kleine strukturierte Wissenshäppchen zur Verfügung stellen | Eine Liste aus Rolle-Personen, Farbe-Farbcode oder Verein-Meistertitel |
| Wenn-Dann | Eine sehr spezifische Antwort durch die KI generieren lassen oder dynamische Interaktionen (JavaScript) für den Benutzer ausführen | Immer wenn der Benutzer etwas schreibt, soll die KI sehr spezifisch Antworten "Wenn der Benutzer A schreibt, antworte immer mit B" oder "Lass dem Benutzer Konfetti regnen" |
| Webhooks | Bei einer bestimmten Benutzereingabe einen Webhook (externer Service) ausführen | Der Benutzer fragt einen Newsletter an "Bitte für meinemail@domain.de den Newsletter abonnieren" - der Webhook fügt die genannte E-Mail Adresse zum Newsletter hinzu |
Funktionsweise eines Skills
Ein Skill ist eine vordefinierte Funktion, die in bestimmten Kontexten aufgerufen wird, z.B. durch eine Benutzeranfrage angestoßen. Skills ermöglichen es, spezifische Aufgaben automatisiert auszuführen und strukturierte Antworten zu generieren.
Jeder Skill besteht aus folgenden Konfigurationen:
| Konfigurationen | Verwendung |
|---|---|
| Beschreibung für die KI | Dieser Text ist immer mit einem Symbol () markiert. Er hilft der KI zu verstehen, wann sie diesen Skill benutzen soll. |
| Funktionsname | Der Name der Funktion – also wie die Funktion heißt. Dieser Name wird später beim Aufruf (durch die KI) verwendet. Die Schaltfläche KI-Vorschlag hilft dabei, einen guten Namen zu finden |
| SkillID | Kann optional vergeben werden, um den Skill über die RAGAI API gezielt zu steuern. |
| Aktiv / Inaktiv | Jeder Skill kann aktiviert oder deaktiviert sein. Dieser Status ist der Initialwert eines Skills, wenn ein Benutzer einen frischen Chat startet. Der Status kann im Verlauf des Dialogs über die RAGAI API geändert werden. Die Änderung wirkt sich immer nur auf den jeweiligen Chatverlauf aus. |
Technischer Datenfluss
Wie viele Skill-Funktionen sollte ein Bot haben?
Die Anzahl an RAG-Funktionen (Retrieval-Augmented Generation) in einem Bot hängt vom Einsatzzweck und der Komplexität des Bots ab. Hier sind einige bewährte Richtwerte:
Minimalvariante (1–3 Funktionen)
Wenn der Bot nur auf eine einzige Datenquelle zugreift (z. B. ein PDF oder ein statisches FAQ-Dokument), reicht oft eine einzige RAG-Funktion aus, zum Beispiel:
ragSearch()– zum Durchsuchen und Zurückgeben relevanter Passagen
Geeignet für: Einfache Assistenz-Bots, Einzelzweck-Bots
Standardfall (3–10 Funktionen)
Ein typischer Bot mit verschiedenen Wissensquellen oder Anwendungsfällen sollte mehrere spezialisierte RAG-Funktionen nutzen, zum Beispiel:
ragProductSearch()– ProduktsucheragFaq()– Antworten auf häufige FragenragFromContext()– Antworten aus dem bisherigen GesprächsverlaufragFallback()– Ausweichfunktion bei fehlendem Treffer
Geeignet für: Kundensupport-Bots, interne Tools, vielseitige Assistenten
Komplexer Bot (10+ Funktionen)
Sehr komplexe Bots mit mehreren Rollen, Themenbereichen oder modularen Komponenten können viele spezialisierte RAG-Funktionen verwenden, solange deren Aufgabenbereiche klar voneinander abgegrenzt sind.
Geeignet für: Experten-Bots, Multi-Use-Cases, modulare Unternehmenslösungen
Empfehlung
Lieber wenige, klar definierte RAG-Funktionen als viele überlappende. Kombiniere RAG-Funktionen mit Skill-Logik, um kontextsensitiv und flexibel zu reagieren.