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ki
Ruft beim Ausführen eines Workflows einen konfigurierten KI-Sprachmodell-Provider auf, um Texte zu erzeugen, strukturierte Daten zu extrahieren, Eingaben zu klassifizieren oder Embeddings zu berechnen. So lassen sich Freitext-Aufgaben wie das Auswerten von Mails oder das Zusammenfassen von Dokumenten in einen deterministischen Ablauf einbinden.
Block-Einstellungen
Gelten für den ganzen Modul-Block (im Editor oben im Inspektor, in YAML direkt unter dem Modulnamen).
| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| ki | Text | — | Name des zu verwendenden KI-Providers/Modells. Wenn leer, wird der Standard-Provider aus der Konfiguration genutzt. |
| system-prompt | Text | — | Optionaler System-Prompt, der das Verhalten der KI für alle Aktionen im Block vorgibt (z. B. Rolle oder Stil). |
Aktionen
promptverändernd
Schickt einen einfachen Text-Prompt an die KI und gibt deren Antwort als Text zurück.
Eingaben
| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| nutzer-prompt | Text | ja | Die Frage bzw. Anweisung an die KI. |
| temperatur | Zahl | — | Kreativität/Streuung der Antwort (z. B. 0.0 für deterministisch, 0.7 für variabler). |
Ausgaben (über ergebnis:)
| ergebnis | Die Text-Antwort der KI. Im Simulationsmodus der Platzhalter "[sim-antwort]". |
prompt-strukturiertverändernd
Schickt einen Prompt mit JSON-Schema und gibt die Antwort als strukturiertes Objekt zurück.
Eingaben
| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| nutzer-prompt | Text | ja | Die Frage bzw. Anweisung an die KI. |
| schema | Text | ja | JSON-Schema, das die gewünschte Struktur der Antwort beschreibt. |
Ausgaben (über ergebnis:)
| ergebnis | Die als JSON geparste Antwort der KI als Objekt. Im Simulationsmodus ein leeres Objekt. |
embeddingverändernd
Berechnet einen Vektor (Embedding) für einen Text, z. B. für Ähnlichkeitssuche.
Eingaben
| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| text | Text | ja | Der Text, für den das Embedding berechnet werden soll. |
| modell | Text | — | Optionales Embedding-Modell; sonst Standard. |
Ausgaben (über ergebnis:)
| vektor | Liste von Zahlen, die den Text als Vektor repräsentiert. Im Simulationsmodus der Platzhalter [0.1, 0.2, 0.3]. |
klassifizierenverändernd
Ordnet einen Text einer der vorgegebenen Kategorien zu und liefert die Konfidenz.
Eingaben
| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| text | Text | ja | Der zu klassifizierende Text. |
| kategorien | Liste | — | Liste der erlaubten Kategorien (auch ein einzelner Text möglich). |
| mehrfach | Wahrheit | — | Ob mehrere Kategorien gleichzeitig erlaubt sind (Standard: nein). |
Ausgaben (über ergebnis:)
| kategorie | Die gewählte Kategorie. Im Simulationsmodus die erste angegebene Kategorie. |
| konfidenz | Sicherheit der Zuordnung zwischen 0 und 1. Im Simulationsmodus 0.5. |
Beispiele
Eingehende Mail nach Betreff klassifizieren
Der Mailtext wird einer der drei Kategorien zugeordnet, um den weiteren Ablauf zu steuern.
- ki:
aktionen:
- klassifizieren:
text: mail_text
kategorien:
- rechnung
- bestellung
- sonstiges
ergebnis: einordnungKurze Zusammenfassung mit System-Prompt erzeugen
Ein Dokumenttext wird mit vorgegebener Rolle (System-Prompt) zu einer knappen Zusammenfassung verarbeitet.
- ki:
system-prompt: "Du fasst Texte in maximal 3 Sätzen sachlich zusammen."
aktionen:
- prompt:
nutzer-prompt: "Fasse diesen Text zusammen: " + dokument_text
temperatur: 0.2
ergebnis: zusammenfassung