Support und FAQ

Wenn Sie Probleme bei der Nutzung dieses Dienstes haben, kontaktieren Sie bitte unseren KISSKI-Support.

Wir benötigen außerdem Ihre Unterstützung, um öffentlich verfügbare Arcana-Links bereitzustellen.
Falls Sie einen Link haben, den Sie für eine größere Nutzergruppe relevant finden, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir ihn veröffentlichen können.

FAQ

Welche Modelle unterstützen RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Alle internen Modelle funktionieren mit den GWDG-Werkzeugen und Arcanas.
Allerdings sind einige Modelle besser darin, Werkzeuge zu nutzen als andere!

Wir empfehlen: Qwen 3 30B A3B Instruct 2507 für die besten Ergebnisse bei Werkzeugaufrufen und Dokumentenabruf.

Wir empfehlen NICHT: Meta Llama 3.1 8B Instruct, da es nicht für Werkzeugaufrufe optimiert ist!

Wie groß darf meine Datei maximal sein?

Sie können Dateien bis zu 300 MB pro Datei hochladen.
Für optimale Leistung empfehlen wir, Dateien unter 50 MB zu halten – größere Dateien können länger zum Verarbeiten benötigen.

Welche Dateitypen werden unterstützt?

Die folgenden Formate werden vollständig unterstützt:

• Text: .txt
• Markdown: .md
• Word-Dokumente: .docx, .dotx, .docm, .dotm
• PowerPoint-Präsentationen: .pptx, .potx, .ppsx, .pptm, .potm, .ppsm
• PDFs: .pdf
• HTML: .html, .htm, .xhtml

Alle Dateien werden während des Indexierungsprozesses in ein maschinenlesbares (Markdown-)Format konvertiert.

Werden meine Daten gespeichert? Wo werden sie gespeichert?

Ihre Dokumente und indizierten Daten bleiben ausschließlich auf GWDG-Systemen.
Wir speichern, teilen oder übertragen Ihre Daten nicht an Dritte.
Ihr Datenschutz und Ihre Datensicherheit sind unsere höchste Priorität.

Kann ich meine Arcana teilen?

Ja – Arcanas können frei mit anderen Nutzern geteilt werden.
Um zu teilen, geben Sie einfach die Arcana-ID oder den vollständigen Arcana-Namen weiter.

Wie erstelle ich eine private Arcana?

Um Ihre Arcana privat zu halten, aktivieren Sie beim Erstellen die Option „Sichere Arcana-Name“.
Dies fügt einen zufälligen, eindeutigen Sicherheitstoken zum Arcana-Namen hinzu, sodass sie nur für Sie oder alle, die den vollständigen, exakten Namen kennen, zugänglich ist.

Wie funktioniert RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG verbessert große Sprachmodelle (LLMs), indem es Dokumentenabruf mit generativer KI kombiniert.

So funktioniert es:

1. Ihre Anfrage wird mit einer Wissensbasis (Ihren hochgeladenen Dokumenten) abgeglichen.
2. Das System ruft die relevantesten Passagen (5 Passagen) ab.
3. Das LLM nutzt diesen Kontext, um genaue, fundierte und kontextuell relevante Antworten zu generieren.

Dies ermöglicht es dem Modell, über sein Trainingswissen hinaus auf externe Kenntnisse zuzugreifen, was zu folgenden Ergebnissen führt:

• Höhere Faktengenauigkeit
• Kohärentere und relevantere Antworten
• Geringere Halluzinationen

Wie werden meine Anfragen verarbeitet?

Jeder Schritt Ihrer Anfrage wird vollständig auf GWDG-Infrastruktur durchgeführt:

• Generierung von Dokumenten-Embeddings
• Abruf relevanter Inhalte
• Endgültige Inferenz und Antwortgenerierung

Ihre Daten und Anfragen verlassen niemals die GWDG-Systeme und werden nicht an Dritte weitergegeben.

Warum dauert das Indexieren so lange?

Das Indexieren erfordert fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, um komplexe Dokumente (wie .docx, .pdf, .pptx) in ein strukturiertes, maschinenlesbares Format (Markdown) zu konvertieren.

Dieser Prozess kann Zeit in Anspruch nehmen, besonders bei:

• Großen Dateien (>50 MB)
• Dokumenten mit komplexen Layouts, Bildern oder Tabellen

Um das Indexieren zu beschleunigen, halten Sie die Dateigröße unter 50 MB und vermeiden Sie übermäßig komplexe Formatierungen.

Weitere Fragen?

Teilen Sie uns mit, wenn Sie weitere Fragen haben!