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Anzeigename: Run ai loop from query
Dieses Tool ermöglicht das wiederholte Ausführen (Loop) einer KI-bezogenen Aufgabe auf Basis einer agorum core Suche. Der Loop wird mit einer Solr-Query über agorum core Objekte gestartet und bearbeitet alle gefundenen Objekte sequentiell oder parallel mit Hilfe einer vorgegebenen KI-Konfiguration (Preset und Prompt). Dadurch können automatisiert Aufgaben auf ganze Objektmengen angewandt werden, wie etwa Massen-Metadatenänderungen, Volltextauswertungen, Massen-Konvertierungen usw.
Das Tool eignet sich ideal für die automatisierte Bearbeitung oder Analyse großer Datenmengen in agorum core – beispielsweise für Massentagging, Extraktion von Metadaten, Metadata-Updates, Datei-/E-Mail-Klassifikation usw.
Parameter | Beschreibung |
---|---|
query (Pflicht) |
Suchabfrage, die in agorum core ausgeführt wird. Definiert, auf welche Objekte sich der Loop bezieht. |
loop (Pflicht) |
|
returnResult (Pflicht) |
|
text (Pflicht) |
Prompt/Beschreibung der Aufgabe, die die KI für jedes Objekt ausführen soll (z.B. "Lese die Metadaten aus, prüfe, verschlagworte ..."). |
preset (Pflicht) |
Preset-Name, der bestimmt, welche KI-Konfiguration/KI-Engine zur Anwendung kommt (Funktion/Aufruf, die von der KI umgesetzt wird). |
filterSettingName (optional) |
Name eines Filters, der auf diese Suche angewendet wird. Ist dieser Name gesetzt, wird der basequery aus dem Filter übernommen und mit der übergebenen query ergänzt. |
limit (optional) |
Maximale Anzahl der zurückzugebenden Objekte. Standard: 200. |
parallelTasks (optional) |
Anzahl der parallel startbaren Tasks (min. 1, max. 10). Standard: 5. |
sort (optional) |
Sortierreihenfolge der abgerufenen Objekte. Felder und Richtung als Array (z. B. ["lastmodifydate desc"]). Standard: ["lastmodifydate desc"] |
searchArgs (optional) |
Array von Metadaten-Namen, die als Suchergebnis zurückgegeben werden. uuid ist immer intern gesetzt. |
filter (optional) |
Array von Filter-Strings, die als Teilabfragen verwendet werden können (z.B. ["inpath:9999"]). |
Tipps:
limit
und parallelTasks
sinnvoll, um die Systemlast zu steuern. Bei sehr großen Datenmengen empfiehlt es sich, die Abfrage in kleinere Batches zu unterteilen.