Discourse AI - Zusammenfassen

[Discourse]

Dieses Thema behandelt die Konfiguration der Zusammenfassungsfunktion des Discourse AI Plugins.

Erforderliches Benutzerniveau: Administrator

Fassen Sie Themen und Chat-Kanäle für eine schnelle Zusammenfassung zusammen. Nutzen Sie es in Mega-Themen und großen Diskussionen, um herauszufinden, was vor sich geht.

Funktionen

• Zusammenfassen von Themen aus der Themenkarte (oben und unten im Thema)
• Zusammenfassen von Chat-Kanälen für einen bestimmten Zeitraum (bis zu 7 Tage)
• Zwischengespeicherte Zusammenfassungen in zuvor generierten Themen
• Ältere Zusammenfassungen neu generieren
• Anzeigedatum der Zusammenfassung und verwendetes KI-Modell

Zusammenfassung aktivieren

Voraussetzungen

Sie müssen mindestens ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) eines Anbieters konfigurieren.

Um zu beginnen, können Sie diese über die Discourse AI - Seite für Einstellungen für große Sprachmodelle (LLM) konfigurieren.

• OpenAI
• Anthropic
• Azure OpenAI
• AWS Bedrock mit Anthropic-Zugriff
• Google Gemini
• Selbst-Hosting eines OpenSource LLM

Konfiguration

1. Gehen Sie zu Admin → Plugins → AI → Features und stellen Sie sicher, dass das Plugin aktiviert ist (discourse ai enabled).
2. Wählen Sie den KI-Agenten für die Zusammenfassung über ai summarization agent aus (ein Standard-Summarizer-Agent ist vorkonfiguriert).
3. Setzen Sie ein Häkchen bei ai summarization enabled, um Zusammenfassen zu aktivieren.
4. Konfigurieren Sie, welche Benutzergruppen Zusammenfassungen generieren und anzeigen dürfen, indem Sie die erlaubten Gruppen im Summarizer-Agenten bearbeiten (unter Admin → Plugins → AI → Agents).
5. (Optional) Aktivieren Sie Zusammenfassungen für private Nachrichten (PM) für bestimmte Benutzergruppen über ai pm summarization allowed groups.

Technisches FAQ

Zwischenspeichert Zusammenfassen Ergebnisse?

• Zusammenfassen speichert Ergebnisse zwischen und stellt sie sogar allen Benutzern außerhalb der ausgewählten Benutzergruppen zur Verfügung.

Einschränkungen

• Zusammenfassungsergebnisse sind möglicherweise nicht zu 100 % genau, daher sollten Sie alle Ergebnisse sorgfältig überprüfen.
• LLM-Aufrufe können teuer sein. Wir empfehlen, Zusammenfassen für bestimmte Benutzergruppen zu aktivieren, um die Kosten besser zu kontrollieren.