Was Sie bekommen
- Antworten mit Retrieval-Augmentation aus Ihren eigenen Dokumenten
- Einer von 6 Vektorspeichern, per Konfiguration statt per Code gewählt
- Quellen für die Aufnahme: Website-Crawling und hochgeladene Dateien, mit Zeitplänen und Laufhistorie
So funktioniert es in EDDI
- Einen Chroma-Server starten und seine URL sowie einen Collection-Namen notieren.
- Eine RagConfiguration mit
storeType: "chroma"und den Speicherparametern anlegen, dazu den Embedding-Anbieter. - Sie mit einem
eddi://ai.labs.rag-Workflow-Schritt an den Agenten binden. - In der LLM-Task per Namen unter
knowledgeBasesauswählen und danach Dokumente aufnehmen.
Konfiguration
Aus der EDDI-Dokumentation übernommen. Platzhalter wie your-agent-id ersetzen Sie durch Ihre eigenen Werte.
{
"name": "product-docs",
"embeddingProvider": "openai",
"embeddingParameters": {
"model": "text-embedding-3-small",
"apiKey": "${vault:openai-key}"
},
"storeType": "chroma",
"storeParameters": {
"baseUrl": "http://localhost:8000",
"collectionName": "product-docs"
},
"chunkStrategy": "recursive",
"chunkSize": 512,
"chunkOverlap": 64,
"maxResults": 5,
"minScore": 0.6
}// 1. workflow step: binds the knowledge base to the agent
{ "type": "eddi://ai.labs.rag",
"extensions": {},
"config": { "uri": "eddi://ai.labs.rag/ragstore/rags/{ragId}?version=1" } }
// 2. LLM task: selects it by the "name" of the RagConfiguration
{ "tasks": [{
"actions": ["*"],
"type": "openai",
"knowledgeBases": [{ "name": "product-docs", "maxResults": 5, "minScore": 0.7 }],
"parameters": { "systemMessage": "You are a helpful assistant." }
} ] }Governance
- Embedding-API-Schlüssel sind Vault-Referenzen, sodass Dokumentenkorpus und Zugangsdaten getrennt bleiben.
- Embedding-Aufrufe senden Dokumenttext an einen gehosteten Embedding-Anbieter. Wenn die Daten Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen, nutzen Sie ein selbst gehostetes Embedding-Modell.
- Ein offener Vektorspeicher ist eine Kopie Ihres Korpus. Betreiben Sie Chroma mit Authentifizierung und nicht an öffentlichen Schnittstellen.
Gut zu wissen
- Das Ersetzen der Chunks eines Dokuments ist für In-Memory und pgvector verifiziert. Für Chroma wird erwartet, dass es funktioniert, es ist aber nicht durch Tests abgedeckt, sodass erneut aufgenommene Dokumente veraltete Chunks hinterlassen können.
Verwandte Integrationen
Konfiguration und Verhalten auf dieser Seite folgen der EDDI-Dokumentation, geprüft am 2026-10-14. Feldnamen und Standardwerte können sich zwischen Releases ändern. Bestätigen Sie sie daher in der Dokumentation Ihrer Version.