Mit KI generieren

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Mit KI erstellen

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Konfiguration

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Modellfunktionen

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Einrichtung

1. Fügen Sie Ihrem Workflow die Aktion Mit KI generieren hinzu.
2. Schreiben Sie Ihren Prompt. Dies ist die Anweisung, der die KI folgt. Klicken Sie auf +, um dynamische Werte einzufügen – zum Beispiel den Text eines Support-Tickets, den Inhalt einer Formulareinreichung oder eine Produktbeschreibung.
3. (Optional) Wählen Sie ein Modell aus, wenn Sie statt des Standardmodells ein bestimmtes Modell verwenden möchten.
4. (Optional) Passen Sie die Temperatur an. Niedrigere Werte (0–0,3) führen zu konsistenteren, besser vorhersehbaren Ausgaben. Höhere Werte (0,7–1,0) führen zu abwechslungsreicheren, kreativeren Ausgaben.
5. (Optional) Stellen Sie den Ausgabetyp auf JSON um, wenn Sie strukturierte Daten benötigen. Definieren Sie das JSON-Schema, damit die KI weiß, welches Format sie zurückgeben soll.
6. (Optional) Fügen Sie Anhänge hinzu, wenn die KI Dokumente oder Bilder lesen soll (erfordert ein Vision-Modell).
7. Speichern Sie die Aktion. Die Antwort der KI steht nachfolgenden Schritten über die Variablenauswahl + zur Verfügung.

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Tipps zum Schreiben von Prompts

• Formulieren Sie konkret. Schreiben Sie statt „Klassifiziere dies“ besser „Klassifiziere dieses Support-Ticket in eine dieser Kategorien: Abrechnung, Technik, Konto, Sonstiges.“
• Geben Sie im Prompt Beispiele an. Zeigen Sie der KI, was Sie erwarten:
  Klassifiziere das folgende Support-Ticket. Gib nur den Namen der Kategorie zurück.
  
  Kategorien: Abrechnung, Technik, Konto, Sonstiges
  
  Beispiele:
  - "Ich kann mich nicht bei meinem Konto anmelden" → Konto
  - "Der Betrag auf meiner Rechnung ist falsch" → Abrechnung
  - "Die API gibt einen 500-Fehler zurück" → Technik
  
  Ticket: {{Ticket Description}}
  
• Definieren Sie das Ausgabeformat. Wenn Sie ein bestimmtes Format wünschen, geben Sie dies an: „Gib nur den Namen der Kategorie und nichts anderes zurück“ oder „Gib ein JSON-Objekt mit den Schlüsseln category, confidence und reason zurück.“
• Bleiben Sie fokussiert. Ein einzelner Auftrag pro Prompt funktioniert besser, als die KI um mehrere Dinge gleichzeitig zu bitten.

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JSON-Ausgabe

Extrahiere die folgenden Informationen aus dieser Rechnungs-E-Mail. Gib JSON mit diesen Schlüsseln zurück:
- vendor_name (Zeichenfolge)
- invoice_number (Zeichenfolge)
- amount (Zahl)
- due_date (Zeichenfolge im Format YYYY-MM-DD)

E-Mail-Text: {{Email Body}}

{
  "vendor_name": "Acme Corp",
  "invoice_number": "INV-2024-001",
  "amount": 1250.00,
  "due_date": "2024-03-15"
}

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Vision-Modelle und Anhänge

• Bilder: Screenshots, Fotos, Diagramme und Grafiken.
• PDFs: Rechnungen, Verträge und Berichte.
• Word-/Excel-Dateien: Dokumente und Tabellenkalkulationen.

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Guthabensystem

• Das verwendete Modell (leistungsfähigere Modelle kosten mehr Guthaben pro Token).
• Die Anzahl der verarbeiteten Tokens (Ein- und Ausgabe).

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Konkrete Prompt-Beispiele

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Klassifizierung

Klassifiziere dieses Kundenfeedback als positiv, negativ oder neutral.
Gib nur die Klassifizierung zurück.

Feedback: {{Feedback Text}}

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Datenextraktion

Extrahiere alle im folgenden Text genannten E-Mail-Adressen.
Gib sie als JSON-Array aus Zeichenfolgen zurück.

Text: {{Message Body}}

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Zusammenfassung

Fasse die folgenden Besprechungsnotizen in 3 Stichpunkten zusammen.
Konzentriere dich auf Aufgaben und getroffene Entscheidungen.

Notizen: {{Meeting Notes}}

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Inhaltserstellung

Schreibe eine professionelle Folge-E-Mail an {{Customer Name}} zu dessen Anfrage über {{Product Name}}.
Beschränke sie auf höchstens 150 Wörter. Erwähne, dass wir innerhalb von 24 Stunden antworten werden.

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Übersetzung

Übersetze den folgenden Text von {{Source Language}} in {{Target Language}}.
Behalte die ursprüngliche Formatierung bei.

Text: {{Content}}

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Verwendung

• Support-Tickets nach Thema klassifizieren. Kategorisieren Sie eingehende Tickets automatisch, damit sie an das richtige Team weitergeleitet werden können.
• Strukturierte Daten aus Rechnungen oder E-Mails extrahieren. Übertragen Sie Beträge, Daten, Namen und Referenznummern in separate Felder.
• Lange Textfelder zusammenfassen. Verdichten Sie Besprechungsnotizen, Beschreibungen oder Kommentare zu kurzen Zusammenfassungen.
• Personalisierte E-Mail-Inhalte generieren. Erstellen Sie anhand von Datensatzdaten individuelle E-Mail-Texte.
• Bilder und Dokumente analysieren. Verwenden Sie Vision-Modelle, um hochgeladene Rechnungen, Belege oder Screenshots zu lesen.

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Tipps

• Verwenden Sie den Testbereich, um Ihren Prompt vor der Aktivierung der Automatisierung zu optimieren. Führen Sie Tests mit echten Daten aus, um Format und Qualität der Ausgabe zu überprüfen.
• Setzen Sie die Temperatur für konsistente Ergebnisse – insbesondere bei Klassifizierungen – auf 0 oder einen Wert nahe 0.
• Der JSON-Ausgabemodus ist zuverlässiger, wenn Sie in Ihrem Prompt ein klares Schema angeben. Listen Sie stets die erwarteten Schlüssel und deren Typen auf.
• Wenn Sie viele Datensätze in einer Schleife verarbeiten, halten Sie Ihre Prompts kurz, um Tokenverbrauch und Guthabenkosten zu reduzieren.
• Verbinden Sie über Space → Einstellungen → KI-Einstellungen weitere KI-Anbieter, wenn die Standardmodelle Ihren Anforderungen nicht entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte KI-Modelle.

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Verwandte Themen

• Schleife (Stapelverarbeitung) – mehrere Datensätze in einer einzigen Automatisierungsausführung mit KI verarbeiten
• Skript ausführen – für benutzerdefinierte Logik, die über promptbasierte Generierung hinausgeht
• E-Mail senden
• Datensatz aktualisieren