> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://api.docs.blockbrain.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://api.docs.blockbrain.ai/de/konzepte/data-room.md). # Datenräume **Datenräume** sind einzelne Chat-Threads, die Sie auf der linken Seite des Knowledge Bot erstellen können. Hier beginnen Sie ein Gespräch mit dem Knowledge Bot. Es ist ein sicherer, organisierter Arbeitsbereich, in dem Benutzer wissensbezogene Inhalte projektspezifisch zentralisieren und verwalten können. **Jeder Raum umfasst:** * **Chat-Thread**: Beginnen Sie Unterhaltungen, stellen Sie Fragen oder nutzen Sie die Prompt-Bibliothek und Workflows, um Ihre Prompt-Anforderungen schneller zu erfüllen. * **Daten**: Laden Sie Dateien, Links, Datenbanken und andere Datentypen in diesem Raum hoch oder verbinden Sie sie. So bleiben die Antworten der KI auf dieses Thema fokussiert. * **Einstellungen**: Steuern Sie, welches Wissen verbunden ist, welche KI-Modelle (LLMs) verwendet werden und wie sich der Raum verhält. ### Datenraum verwalten Ein Datenraum / eine Konversation muss innerhalb eines **aktiven Knowledge Bot** (Siehe [Bot-Beziehung](/de/konzepte/knowledge-bots.md#pre-defined-knowledge-bots-in-workshop-and-active-knowledge-bots-in-dashboards)). #### Einen Datenraum erstellen Wir unterstützen das direkte Erstellen eines Datenraums aus der `_id` eines `vordefinierten` (Workshop-)Knowledge Bots oder aus der `_id` eines `aktiven` (Dashboard-)Knowledge Bots. Falls ein `aktiven` Knowledge Bot, der den `Workshop-` Knowledge Bot repliziert, noch nicht erstellt wurde, wird ein neuer erstellt und dem `API-Schlüssel` des Eigentümers zugeordnet. Falls bereits einer vorhanden ist, wird dieser `aktiven` Knowledge Bot dann verwendet, um den neuen Datenraum zu erstellen. Alle erstellten Datenräume werden in jedem Fall einem `aktiven` Knowledge Bot zugeordnet. Um einen neuen Datenraum zu erstellen, verwenden Sie den folgenden Endpunkt: {% openapi src="" path="/cortex/active-bot/{bot\_id}/convo" method="post" %} {% endopenapi %} Die Antwort enthält die `dataRoomId (convo_id)` des Datenraums und die `activeBotId` des `aktiven` Knowledge Bot, die zum Zugriff auf und zur Verwaltung von Datenräumen erforderlich ist. Um Details zu einem Datenraum abzurufen, verwenden Sie den folgenden Endpunkt. {% openapi src="" path="/cortex/conversation/{convo\_id}" method="get" %} {% endopenapi %} #### Einen Datenraum aktualisieren Es gibt einige Aspekte eines Datenraums, die mit einem Wert konfiguriert werden können oder als `null` belassen werden können, um sie zu überspringen; siehe unten stehende Tabelle: | Parameter | Typ | Beschreibung | | --------------------------------- | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `name` | `string \| null` | Der Name des Datenraums | | `knowledgeBase` | `string[] \| null` | Liste der mit dem Datenraum zu verbindenden Datenbanken | | `knowledgeBaseDestinationInsight` | `string[] \| null` | Liste der Ziel-Datenbanken, zu denen Wissen beigetragen werden soll. Siehe [Wissen beitragen](broken://pages/d09b41418f02d12baea93aed14192c5101f6e443) | | `enableWebSearch` | `boolean \| null` | Aktiviert den Bot, eine Websuche mit [Tavily](https://tavily.com/) auszuführen, um Wissen aus dem Internet in den Kontext des Bots einzubringen (diese Option überschreibt andere Arten von Wissensquellen, z. B. Datenbanken, Dateieinfügung, Insights, ...) | | `enableReranker` | `boolean \| null` | Aktiviert die Re-Ranking-Funktion mit `ms-marco-TinyBERT-L-2-v2` um die abgerufenen Dokumente neu zu bewerten, der KI-Modell präzisere und relevantere Informationen bereitzustellen und gleichzeitig das verwendete Kontextfenster zu verkleinern. Diese Option erhöht jedoch die Verarbeitungszeit bis zur Antwort | | `enableAgentRetrieval` | `boolean \| null` | Aktiviert den Intent-Agenten, um die relevantesten Datenbanken / Ordner zu filtern, bevor die Suchmethode zum Abrufen von Wissen ausgeführt wird | {% hint style="warning" %} \`enableAutoResponse\` ist veraltet und wird in zukünftigen Releases entfernt werden {% endhint %} {% openapi src="" path="/cortex/conversation/{convo\_id}" method="patch" %} {% endopenapi %} #### Einen Datenraum löschen Das Löschen eines Datenraums entfernt den gesamten Chatverlauf und alle in diesen Datenraum eingefügten Dateien. {% hint style="warning" %} Das Löschen eines Datenraums ist \*\*NICHT RÜCKGÄNGIG ZU MACHEN\*\*. Gehen Sie mit Vorsicht vor. {% endhint %} {% openapi src="" path="/cortex/conversation/{convo\_id}" method="delete" %} {% endopenapi %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://api.docs.blockbrain.ai/de/konzepte/data-room.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.