Eine ordnungsgemässe Dokumentstruktur verbessert die Lesbarkeit sowohl für Menschen als auch für KI (GPT-Modelle von OpenAI lesen Markdown am besten, während Anthropic-Modelle XML lesen). Wir empfehlen die Verwendung einer klaren Hierarchie mit Überschriften, Unterüberschriften und Aufzählungspunkten.

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# Produkt X Benutzerhandbuch 

## 1. Einführung 
- Übersicht über Produkt X 
- Hauptmerkmale und Vorteile 

## 2. Erste Schritte 
- Auspacken und Einrichtung 
- Ersteinrichtung 

## 3. Grundlegende Bedienung 
- Ein-/Ausschalten 
- Navigation der Benutzeroberfläche 

## 4. Erweiterte Funktionen 
- Benutzerdefinierte Einstellungen 
- Integration mit anderen Geräten 

## 5. Fehlerbehebung 
- Häufige Probleme und Lösungen 
- Support kontaktieren
Eine konsistente Struktur über alle Dokumente hinweg hilft dem KI-Agenten, relevante Informationen schnell zu finden und zu extrahieren, was zu genaueren und kontextbewussteren Antworten führt. Um Dokumente schnell neu zu formatieren, geben Sie den Text an ein LLM weiter.

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Beschreibungen und Tags hinzufügen

Alle oben erläuterten Texteinführungsmethoden enthalten die folgenden Felder, um die Durchsuchbarkeit und Effizienz Ihrer Wissensdatenbank zu verbessern:

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Dokumentbeschreibung

Schreiben Sie eine kurze (2-3 Sätze) Zusammenfassung des Dokumentinhalts. Zum Beispiel:

  "Dieses Dokument beschreibt die Kundenrückgaberichtlinie unseres Unternehmens, einschliesslich Berechtigungskriterien, Fristen und Rückerstattungsprozesse."

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Tags

Tags Fügen Sie relevante Schlüsselwörter hinzu, die die Hauptthemen des Dokuments beschreiben. Zum Beispiel:

  kundenservice, rückgaben, rückerstattungen, richtlinie

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Diese Beschreibungen und Tags helfen dem LLM, den Kontext und die Relevanz jedes Dokuments zu verstehen, was die Genauigkeit des Informationsabrufs verbessert. Wir empfehlen, beides für bestmöglichen Abruf und Ausgabe zu verwenden.

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