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Version: 6.19

KI-Funktionen

KI-Funktionen können verwendet werden, um die Konfiguration von ConSol CM in der Web Admin Suite zu vereinfachen und Funktionen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit für die Endbenutzer im Web Client zu implementieren. Sie bestehen in der Regel aus API-Methoden. In einigen Fällen verfügen sie auch über GUI-Elemente.

Folgende KI-Funktionen stehen zur Verfügung:

  • Automatische Übersetzung: Erstellen Sie Übersetzungen für lokalisierte Namen und Beschreibungen in der Web Admin Suite und verwenden Sie automatische Übersetzungen in Skripten, z. B. um eingehende Kommunikation automatisch ins Englische zu übersetzen.
  • Vorgangszusammenfassung: Erstellen Sie eine Zusammenfassung der Vorgangskommunikation in Skripten, um Endbenutzern beispielsweise einen schnellen Überblick über den Vorgang zu ermöglichen.
    • Skills für KI-Agenten: Nutzen Sie Skills, um den KI-Agenten in CM/Track zu verbessern.

Automatische Übersetzung​

Die automatische Übersetzung erfordert einen externen Übersetzungsdienst – entweder ein LLM (Large Language Model) oder DeepL. Sie vereinfacht die Lokalisierung von ConSol CM in mehrere Sprachen, indem sie manuelle Übersetzungen überflüssig macht.

warnung

Der Übersetzungsdienst ist nicht Bestandteil von ConSol CM. Sie müssen eigene API-Zugangsdaten bereitstellen.

Wenn automatische Übersetzung aktiviert ist, erscheint ein Icon Übersetzen an folgenden Stellen:

  • Interner Name: Nur wenn ein LLM als Übersetzungsdienst konfiguriert ist. Erzeugt ein benutzerfreundliches Label auf Basis des technischen Namens, verwendet dieses als lokalisierten Namen in der Standardsprache und übersetzt es in die weiteren Sprachen.
  • Lokalisierter Name: Übersetzt den Feldwert in die anderen konfigurierten Sprachen. Vorhandene Werte in diesen Sprachen werden überschrieben.
  • Tab Dateien in der Portalkonfiguration: Öffnet ein modales Fenster, in dem Benutzer die Quellsprache und eine oder mehrere Zielsprachen wählen können. Die Dateien localization.json und components_localization.json für die gewählten Zielsprachen werden automatisch erstellt. Mehrsprachige JSON-Dateien (z. B. public.json, welcome.json) werden automatisch um Inhalte der neuen Sprache erweitert.
Best Practice

Es wird empfohlen, Englisch als Ausgangssprache zu verwenden, um eine bessere Übersetzungsqualität zu erzielen. DeepL liefert in der Regel schnellere Ergebnisse als LLMs.

Konfigurieren der automatischen Übersetzung​

Die automatische Übersetzung wird auf der Seite System-Properties konfiguriert.

Verwenden von DeepL​

  1. Setzen Sie die Property cmas-core-server, translationService.provider auf den Wert deepl.
  2. Die Property cmas-core-server, translationService.deepl.apiUrl ist bereits mit der aktuellen DeepL-API-URL vorbelegt. Eine Änderung ist nur bei Bedarf notwendig.
  3. Tragen Sie Ihren DeepL API-Schlüssel in die Property cmas-core-server, translationService.deepl.apiKey ein.
warnung

Beim Einsatz von DeepL wird der Privacy Purger nicht verwendet.

Verwendung eines LLM​

  1. Setzen Sie die Property cmas-core-server, translationService.provider auf den Wert llm.
  2. Konfigurieren Sie die LLM-Verbindung auf der Seite LLM-Verbindungen.
  3. Wenn Sie nicht die Verbindung mit dem Namen default verwenden möchten, tragen Sie den gewünschten Verbindungsnamen in die Property cmas-core-server, translationService.llm.configurationName ein.
  4. Der für Übersetzungen verwendete Prompt trägt den Namen translation prompt. Er wird automatisch als System-Prompt auf der Seite Prompts erstellt, wo Sie ihn bei Bedarf optimieren können. Alternativ können Sie einen benutzerdefinierten Prompt definieren und über die Property cmas-core-server, translationService.llm.promptName zuweisen.
info

Die Properties cmas-core-server, translationService.llm.debugEnabled und cmas-core-server, translationService.llm.jsonSchemaEnabled dienen nur zu Debug-Zwecken und müssen in der Regel nicht angepasst werden.

info

Der Privacy Purger wird beim Einsatz eines LLM nicht verwendet.

Verwendung der automatischen Übersetzung in Skripten​

Sie können die Methode translate der Klasse TranslationService verwenden, um einen String in eine oder mehrere Zielsprachen zu übersetzen

Das folgende Beispiel übersetzt einen Text vom Englischen ins Deutsche:

translationService.translate("my text", "en", "de")

Vorgangszusammenfassung​

Die Vorgangszusammenfassung erfordert ein LLM (Large Language Model). Damit können Sie eine Zusammenfassung der Vorgangskommunikation per Skript erstellen. Sie können beispielsweise eine Aktivität zum Erstellen einer Zusammenfassung in Ihren Workflow aufnehmen, damit die Benutzer einen schnellen Überblick über die Kommunikation erhalten, die im Rahmen des Vorgangs stattgefunden hat.

warnung

Das LLM ist nicht Bestandteil von ConSol CM. Sie müssen eigene API-Zugangsdaten bereitstellen.

Konfigurieren der Vorgangszusammenfassung​

Die Funktion für die Vorgangszusammenfassung wird auf der Seite System-Properties konfiguriert.

  1. Konfigurieren Sie die LLM-Verbindung auf der Seite LLM-Verbindungen.
  2. Wenn Sie nicht die Verbindung mit dem Namen default verwenden möchten, tragen Sie den gewünschten Verbindungsnamen in die Property cmas-core-server, summaryService.llm.configurationName ein.
  3. Der für Zusammenfassung verwendete Prompt trägt den Namen summary prompt. Er wird automatisch als System-Prompt auf der Seite Prompts erstellt, wo Sie ihn bei Bedarf optimieren können. Alternativ können Sie einen benutzerdefinierten Prompt definieren und über die Property cmas-core-server, summaryService.llm.promptName zuweisen.
info

Der Privacy Purger wird beim Einsatz eines LLM nicht verwendet.

Verwenden der Vorgangszusammenfassung in Skripten​

Sie können die Methode summarizeTicket der Klasse TicketService verwenden. Es stehen drei Methodensignaturen zur Verfügung, mit denen Sie Folgendes definieren können:

  • ob die Zusammenfassung automatisch in der Vorgangshistorie gespeichert wird
  • ob die gesamte Kommunikation oder nur bestimmte Vorgangseinträge berücksichtigt werden

Das folgende Beispiel zeigt, wie die Zusammenfassung der gesamten Vorgangskommunikation in einen Kommentar mit der Textklasse summary geschrieben wird:

ticketService.summarizeTicket(ticket, true, contentEntryClassService.getByName("summary"))

Skills​

Skills können genutzt werden, um den KI-Agenten in CM/Track zu verbessern, indem dem Agenten zusätzliche Anweisungen und Informationen bereitgestellt werden.

Konfigurieren von Skills​

Bitte gehen Sie wie folgt vor, um Skills hinzuzufügen:

  1. Gehen Sie zur Seite Datenverzeichnis und erstellen Sie unter <datenverzeichnis>/ai/skills Verzeichnisse für die Skills. Sie benötigen einen Unterordner für die Skill-Gruppe und innerhalb der Skill-Gruppe einen Unterordner für den jeweiligen Skill.
  2. Beschreiben Sie die Skills im Markdown-Format und speichern Sie sie als SKILL.md im Unterverzeichnis für den jeweiligen Skill.
  3. Aktivieren Sie die Skills für CM/Track, indem Sie den Namen des Verzeichnisses der Skill-Gruppe in der System-Property ai.agent.skills.TRACK des Moduls cmas-core-server eintragen.
  4. Aktivieren Sie die Skills in der Portal-Konfiguration, indem Sie sie unter Skills für AI-Agent im Abschnitt AI-Agenten auswählen.

Ihre Verzeichnisstruktur sollte wie folgt aussehen:

<dataDirectory>/ai/skills/<skillGroup>/<skill>/SKILL.md

Die empfohlene Struktur für die Datei SKILL.md ist ein durch zwei Zeilen mit --- abgegrenzter Front Matter-Block um Anfang und eine Beschreibung der Skill-Elemente unter Verwendung von Überschriften im folgenden Dokument.

Der Front Matter-Block kann die folgenden Attribute enthalten:

  • name: Der Name des Skills, der in der Regel mit dem Namen des Skill-Verzeichnisses übereinstimmt.
  • description: Die Beschreibung der Situation, in der der Skill zum Einsatz kommt.
  • autoActivated: Mögliche Werte sind true (Skill-Beschreibungen werden immer gesendet) oder false (Skill-Beschreibungen werden nur gesendet, wenn der Skill in der Portal-Konfiguration ausgewählt ist)
  • injectionMode: Mögliche Werte sind full (Skill-Beschreibungen und Anweisungen werden an das Modell gesendet) oder onDemand (Skill-Beschreibungen werden an das Modell gesendet und das Modell entscheidet, ob die Anweisungen geladen werden sollen).