Skip to main content
Eine Wissensdatenbank macht deine Dokumente während eines laufenden Anrufs durchsuchbar. Fragt der Anrufer etwas, das dein Material abdeckt – Preise, Richtlinien, Öffnungszeiten, Produktdetails –, ruft der Assistent die passenden Passagen ab und antwortet daraus, statt zu raten.

​
Selbstlernende FAQ (Beta)

Öffne eine Wissensdatenbank und wähle FAQ (Beta). Unter Einträge liegen freigegebene Frage-Antwort-Paare; ein manuell gespeicherter Eintrag wird sofort gemeinsam mit Dokumenten und Websites indexiert. Im Postfach landen Faktenfragen, für die der Assistent eine Wissenssuche ohne relevanten Treffer abgeschlossen hat. Agent-generierte Antworten werden nie automatisch veröffentlicht. Prüfe und korrigiere den Vorschlag und wähle Freigeben & veröffentlichen. Jeder Eintrag verlinkt auf den eigenen History-Datensatz, ohne Infrastruktur-, Modell- oder Providerdetails über die Public API offenzulegen. Pro Assistent steht unter Einstellungen → Allgemein → Umgang mit Wissenslücken (Beta) zur Wahl: aus, nur Fragen sammeln, internen Entwurf zur Prüfung erstellen oder eine ausdrücklich vorläufige Antwort teilen. Auch vorläufig geteilte Antworten müssen menschlich freigegeben werden. Beta Features müssen im Workspace aktiviert und eine Wissensdatenbank am Assistenten ausgewählt sein. Gesprächsentwürfe folgen der Workspace-Aufbewahrung; freigegebenes FAQ-Wissen bleibt bis zur Löschung erhalten.

​
Wie es funktioniert

  1. Lade Dokumente in eine Wissensdatenbank hoch: PDF, Word (DOCX), HTML oder reiner Text.
  2. Die Plattform extrahiert den Text, teilt ihn in überlappende Chunks (~500 Tokens) und berechnet Vektor-Embeddings.
  3. Jedes Dokument durchläuft eine Statuskette: processing → ready (oder error mit einer Fehlermeldung). Aktualisierst du ein Dokument, wird es automatisch neu indexiert.
  4. Verknüpfe die Wissensdatenbank mit einem Assistenten. Während Anrufen bekommt der Assistent ein search_knowledgebase-Tool und nutzt es, sobald die Frage es erfordert.
  5. Der Abruf erfolgt semantisch (Vektor-Ähnlichkeit) – Anrufer müssen also nicht exakt den Wortlaut deines Dokuments treffen.
Während der Assistent sucht, kann er eine kurze Füllphrase sagen („Lass mich das kurz nachschauen…”), damit der Anrufer nie in Stille hängt. Jede Suche wird als Anrufereignis erfasst und ist in der Anrufdetailansicht sichtbar.

​
Wissensdatenbank erstellen

1

Erstellen

Gehe zu Wissensdatenbanken → Neu, vergib einen Namen und eine kurze Beschreibung. Die Beschreibung sieht der Assistent – formuliere sie wie einen Hinweis: „Preise, Öffnungszeiten und Stornobedingungen der Beispiel GmbH.”
2

Dokumente hochladen

Ziehe PDFs, DOCX-, HTML- oder Textdateien hinein. Warte, bis jedes den Status ready erreicht.
3

Suche testen

Nutze die integrierte Testsuche, um Beispielfragen gegen den Index laufen zu lassen und zu prüfen, welche Chunks zurückkommen – bevor es ein echter Anrufer tut.
4

Mit einem Assistenten verknüpfen

Wähle im Assistenten-Editor die Wissensdatenbank aus. Fertig – am Prompt musst du nichts ändern.

​
Dokumente schreiben, die sich gut abrufen lassen

  • Bevorzuge in sich abgeschlossene Abschnitte: eine Überschrift plus die Fakten darunter. Chunks werden einzeln abgerufen, jeder Abschnitt sollte also für sich allein verständlich sein.
  • Schreibe Zahlen und Bedingungen in den Fließtext, nicht nur in Tabellen, die über mehrere Seiten verteilt sind.
  • Vermeide doppelte, widersprüchliche Dokumente – bei der Suche tauchen sonst beide auf.
  • Halte nach Möglichkeit ein Thema pro Dokument (pricing.pdf, faq.pdf, policy.pdf).

​
Eine Website crawlen

Statt Dateien einzeln hochzuladen, kannst du eine Wissensdatenbank auf eine Website zeigen lassen und den Crawler die Seiten für dich einsammeln lassen. Jede gecrawlte Seite wird zu einem Wissensdokument und genauso indexiert wie ein Upload.
1

Crawl-Quelle hinzufügen

Füge in der Wissensdatenbank eine Crawl-Quelle mit einer Root-URL hinzu (z. B. https://example.com/docs). Schränke sie optional auf Pfad-Präfixe ein (Include Paths, z. B. /docs), schließe unerwünschte Bereiche mit Exclude Paths aus (z. B. /admin), und lege ein Limit für maximale Seiten fest (1–500, Standard 50).
2

Ausführen

Starte einen Crawl. Der Crawler liest zuerst robots.txt, entdeckt dann Seiten über sitemap.xml (oder folgt ersatzweise Links auf demselben Host ausgehend von der Root-Seite), extrahiert den Haupttext jeder Seite und indexiert ihn.
3

Aktuell halten (optional)

Aktiviere Auto-Sync und ein Sync-Intervall (in Stunden). Die Plattform crawlt die Website dann nach Zeitplan erneut. Seiten ohne inhaltliche Änderung werden automatisch übersprungen – kein erneutes Embedding, keine zusätzlichen Kosten.
Website-Crawling und Auto-Sync sind Plan-Features (müssen in deinem Plan freigeschaltet sein) und werden als Credits pro gecrawlter Seite abgerechnet (nur neue oder geänderte Seiten zählen). Ein erneuter Crawl einer unveränderten Website ist praktisch kostenlos. Geht dein Guthaben mitten im Crawl zur Neige, stoppt der Lauf sauber – bereits abgerufene Seiten bleiben erhalten, und die Quelle zeigt den Status error mit der Meldung insufficient credits.

​
Crawler-Grenzen

  • Nur statisches HTML – kein JavaScript-Rendering. Single-Page-Apps, die Inhalte clientseitig rendern (ohne serverseitiges HTML), liefern wenig bis gar keinen Text.
  • Nur derselbe Host. Links zu anderen Domains werden nicht verfolgt.
  • Nur Textseiten – Nicht-HTML-Antworten und Seiten über 2 MB werden übersprungen. Verlinkte Dateien (PDFs etc.) werden beim Crawl nicht heruntergeladen; füge sie stattdessen als Dokument-URLs hinzu.
  • Rücksichtnahme: höchstens 2 parallele Anfragen mit kurzer Verzögerung, und Disallow-Regeln aus robots.txt werden respektiert.

​
Limits und Pläne

Die Anzahl der Wissensdatenbanken pro Konto ist ein Plan-Limit (max_knowledgebases). Website-Crawling kostet Credits pro gecrawlter Seite (siehe Hinweis oben). Jede Wissensdatenbank hat zusätzlich feste Ressourcen-Caps: