Data-Library

Nicht alles Wissen liegt in Textform vor – ein großer Teil befindet sich in Tabellen, Listen und strukturierten Datensätzen. Die Data-Library integriert diese strukturierten Daten in dieselbe Wissensbasis wie eure textbasierten Inhalte, sodass beide Welten nahtlos und gemeinsam nutzbar sind.

Was ist das?

Die Data-Library ist der zentrale Bereich für strukturierte Daten wie Produktlisten, Kennzahlen, Stammdaten oder Kataloge. Karlo erfasst und strukturiert diese Bestände und bindet sie in die übergreifende Wissensbasis ein. Dadurch lassen sich auch tabellarische Daten abfragen, verknüpfen und für neue Inhalte weiterverwenden.

Funktionen und Möglichkeiten

  • Strukturierte Daten erfassen: Tabellarische und listenbasierte Daten werden importiert und systemisch nutzbar gemacht.
  • Eigene Datenarten abbilden: Durch ein flexibles Framework lassen sich neue Datentypen schnell integrieren, ohne dass dafür separate Spezialsysteme erforderlich sind.
  • Daten mit Inhalten vernetzen: Strukturierte Datensätze werden mit passenden Textinhalten und Entitäten verknüpft, sodass sich Tabellen und Fließtexte gegenseitig ergänzen.
  • Daten abfragen: Auch strukturierte Daten stehen für Recherchen und den Assistant zur Verfügung.
  • In Inhalten weiterverwenden: Geprüfte Datensätze dienen als verlässliche Grundlage für neue Inhalte und Auswertungen.

Erste Schritte

  • Bereich öffnen: Navigiert in den Bereich „Erfassen“ und öffnet dort die Data-Library.

  • Daten importieren: Legt einen neuen Datensatz an oder importiert bestehende strukturierte Daten.

  • Verknüpfungen herstellen: Verbindet den Datensatz bei Bedarf mit verwandten Inhalten oder Entitäten.

  • Wissen nutzen: Verwendet die integrierten Daten für Recherchen, im Assistant oder zur Erstellung neuer Inhalte.

Hinter den Kulissen

karlo. behandelt strukturierte Daten und unstrukturierte Inhalte als Teil einer gemeinsamen, durchsuchbaren Wissensbasis. Die spezifischen Strukturfelder der Daten bleiben dabei erhalten, werden jedoch zusätzlich so aufbereitet, dass sie nahtlos mit Textinhalten durchsucht und verknüpft werden können.

Gut zu wissen

  • Die Aufteilung in Content- und Data-Library basiert rein auf dem Format der Daten; beide speisen denselben zentralen Wissensbestand.
  • Die besondere Stärke liegt im Zusammenspiel: Eine Suchanfrage kann gleichzeitig aus einem textbasierten Bericht und einer strukturierten Kennzahlentabelle beantwortet werden.

Weiter: Agenten & Skills · Verwandt: Content-Library, Workspaces

Häufig gestellte Fragen

Zumindest teilweise – den Rest haben wir antizipiert.
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Die meisten Plattformen scheitern früher oder später an unstrukturierten Daten. Unser Fokus liegt deshalb auf Kontext-Engineering: Wir strukturieren und vernetzen euer bestehendes Wissen so, dass die KI es auch bei komplexen Fragestellungen finden und verstehen kann. Das geht weit über Standard-RAG hinaus. Für die ganz normale, tägliche KI-Nutzung bringt karlo aber auch alle gängigen Werkzeuge gleich mit.

Wo hat KI bei euch den größten Hebel?

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