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# Mit dem Assistenten arbeiten
Stellen Sie dem Kilo IoT Server Fragen in natürlicher Sprache — Gerätestatus, Verlauf, Schwellenwertverletzungen, Folgefragen.
Der KI-Assistent versteht natürliche Sprache. Es gibt keine spezielle Syntax zu lernen, keine Abfragesprache auswendig zu lernen. Formulieren Sie so, wie Sie mit einem Kollegen sprechen würden, der zufällig alles über Ihre Bereitstellung weiß — ganz gleich, ob Sie *fragen* über Ihre Daten oder *ihn darum bitten, etwas zu tun*. Diese Seite konzentriert sich auf den Teil des Fragens und Analysierens; um ihm echte Einrichtungsaufgaben zu übertragen, siehe [Mit dem Assistenten erstellen](/kilo-docs-de/kilo-iot-server/ai-assistant/building-with-ai.md).
Wenn Sie **AI Chat** öffnen, bringen Sie eine Begrüßung und einige vorgeschlagene Themen Ihnen den Einstieg — wählen Sie eines aus oder tippen Sie einfach Ihre Frage in das Feld unten ein.
## Wirksame Abfragen schreiben
Eine spezifische Frage ergibt eine spezifische Antwort. Befolgen Sie diese Richtlinien, um die nützlichsten Ergebnisse zu erhalten:
* **Nennen Sie das Gerät, den Sensor oder den Standort.** „Wie hoch ist die Temperatur in Lager B?“ ist weitaus nützlicher als „Wie hoch ist die Temperatur?“. Wenn Dutzende von Sensoren die Temperatur melden, muss der Assistent wissen, welchen Sie meinen.
* **Natürliche Zeitangaben verwenden.** Der Assistent versteht „gestern“, „letzte 3 Stunden“, „zwischen dem 1. Januar und dem 15. Januar“, „heute Morgen“ und ähnliche Formulierungen. Es ist nicht nötig, Unix-Zeitstempel oder formatierte Datumsangaben anzugeben.
* **Nachfragen stellen.** Der Assistent behält innerhalb einer Unterhaltung den vollständigen Kontext bei. Verfeinern, eingrenzen oder erweitern Sie eine vorherige Abfrage, ohne alles zu wiederholen.
* **Ihre letzte Nachricht erneut verwenden.** Drücken Sie die **Pfeiltaste nach oben** im Chat-Eingabefeld, um die zuletzt gesendete Nachricht wieder aufzurufen — nützlich, um eine Frage anzupassen und erneut zu stellen.
## Abfragekategorien
### Aktueller Status
Fragen Sie nach dem aktuellen Zustand Ihrer Geräte:
* „Welche Geräte sind offline?“
* „Wie hoch ist die aktuelle Luftfeuchtigkeit in Serverraum 3?“
* „Zeige mir alle Geräte mit einem Akkustand unter 20 %“
* „Ist das Gateway auf dem Dach online?“
### Historische Daten
Fragen Sie Telemetriedaten für beliebige Zeiträume ab, die Ihre Aufbewahrungseinstellungen abdecken:
* „Wie hoch war die durchschnittliche Temperatur in Kühllager A letzte Woche?“
* „Wann hat Gefrierschrank 3 zuletzt -18 Grad Celsius überschritten?“
* „Wie viele Tür-auf-Ereignisse gab es in diesem Monat nach 22 Uhr?“
* „Zeige mir alle CO2-Messwerte über 1000 ppm in den letzten 48 Stunden“
### Aggregationen und Vergleiche
Führen Sie Berechnungen über Geräte, Zeiträume oder beides hinweg durch:
* „Vergleiche die Temperaturwerte dieser Woche in Lager B mit denen der letzten Woche“
* „Wie hoch war der maximale CO2-Wert heute im Labor?“
* „Welche Zone hatte im März die höchste durchschnittliche Luftfeuchtigkeit?“
### Diagramme
Fordern Sie visuelle Diagramme an, und sie werden direkt im Chatfenster angezeigt:
* „Erstelle ein Liniendiagramm der Temperatur für Sensor 5 über die letzten 7 Tage“
* „Zeige ein Balkendiagramm zum Vergleich der Luftfeuchtigkeit über alle Lagersensoren hinweg“
* „Kreisdiagramm des Gerätestatus über die gesamte Flotte“
* „Streudiagramm von Temperatur versus Luftfeuchtigkeit für Labor 1 in dieser Woche“
Liniendiagramme eignen sich am besten für Zeitreihentrends, Balkendiagramme für Vergleiche zwischen Geräten oder Zeiträumen, Kreisdiagramme für prozentuale Aufteilungen und Streudiagramme zum Erkennen von Korrelationen zwischen zwei Messgrößen.
### Dokumentation
Fragen Sie nach einer beliebigen Plattformfunktion, und der Assistent durchsucht semantisch die gesamte Wissensdatenbank:
* „Wie richte ich ein LoRaWAN-Gateway ein?“
* „Erkläre den Versionsverlauf der Regel-Engine“
* „Welche Benachrichtigungskanäle sind verfügbar?“
Die Antworten enthalten Erklärungen und direkte Links zu den relevanten Dokumentationsseiten.
## Mehrstufige Unterhaltungen
Der Assistent merkt sich den Kontext innerhalb einer Sitzung. Bauen Sie auf früheren Antworten auf, ohne sich zu wiederholen:
1. „Zeige mir Temperaturwerte für Sensor 5 über die letzte Woche“
2. „Jetzt erweitere das auf den letzten Monat“
3. „Vergleiche es mit Sensor 6 über denselben Zeitraum“
4. „Welcher von beiden hatte mehr Schwellenwertverletzungen über 30 Grad?“
Jede Nachfolgefrage baut auf dem vorherigen Kontext auf und macht komplexe Analysen eher zu einer Unterhaltung als zu mühsamer Arbeit.
## Vom Fragen zum Handeln
Dieselbe Unterhaltung kann direkt von der Analyse zum Handeln übergehen. Nach „Welche Gefrierschränke haben letzte Nacht −18 °C überschritten?“ können Sie mit „Erstelle eine Regel, die mich benachrichtigt, wenn das erneut passiert“ fortfahren — und der Assistent erstellt und bereitstellt sie. Immer wenn eine Anfrage etwas Wesentliches ändern würde, zeigt der Assistent zuerst eine Bestätigung mit **Aktion bestätigen** und **Abbrechen** damit Sie jede Änderung unter Kontrolle behalten. Der vollständige Build-and-Operate-Workflow wird behandelt in [Mit dem Assistenten erstellen](/kilo-docs-de/kilo-iot-server/ai-assistant/building-with-ai.md).
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# 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, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-de/kilo-iot-server/ai-assistant/querying-your-data.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.
