Ein Assistent ist ein angepasstes LLM. Also ein Modell wie zum Beispiel GPT-4o von OpenAI, welches du an Deine individuellen Anforderungen anpassen kannst. Assistenten eignen sich für die Beantwortung von Anfragen aus einem bestimmten wiederkehrenden Themenbereich und können dabei auf spezifisches Wissen zugreifen. Beispielhafte Anwendungsfälle sind das Schreiben von E-Mails in einem bestimmten Ton, Beantwortung von Fragen zu bestimmten Softwareprodukten und Hilfestellung bei der Programmierung in spezifischen Frameworks. Du kannst bei der Erstellung von Assistenten 3 wesentliche Merkmale beeinflussen: Modell, System Prompt und vorhandenes Wissen.
Assistenten lassen sich in wenigen Klicks erstellen. Auf der Startseite klickst Du dafür auf Arbeitsbereich.
Auf der neuen Seite landest Du automatisch im Reiter Assistenten, Hier kannst du auf der rechten Seite die Schaltfläche Assistent erstellen bedienen. Nun öffnet sich das Konfigurationsfenster für Deinen neuen Assistenten.
Um den Assistenten an Deine Anforderungen anzupassen sind neben der initialen Namensgebung 3 wesentliche Schritte erforderlich.
Die Wahl des Modells ist entscheidend für den Umfang und Detailgrad der Antworten des Assistenten sowie die Antwortzeiten. Einige Modelle eignen sich für kurze, schnelle Anfragen und andere für komplexere Analysen. Lese den Artikel **Das richtige Modell wählen** um mehr über dieses Thema zu erfahren.
Der zweite wichtige Bestandteil eines Assistenten ist der System Prompt. Dabei handelt es sich um eine spezielle Anweisung die dem Modell implizit vor jeder Chat-Anfrage mitgeteilt wird. System Prompts dienen dazu die Antworten deines Assistenten auf einen bestimmten Bereich zu fokussieren. Das hilft dabei, die Qualität und Konsistenz der Antworten zu verbessern, unnötige Informationen auszuschließen und Ausgabeformate festzulegen. Wie man einen System Prompt selber schreibt und eine Sammlung von Vorlagen findest du in unserem Artikel **Sammlung von System Prompts.**
Du kannst Assistenten Hintergrundwissen in Form von PDF Dateien, Tabellen, Bildern und vielen weiteren Dateiformaten zur Verfügung stellen. Das verwendete Modell kann auf diese Dateien bei der Beantwortung deiner Anfragen zugreifen und durch den zusätzlichen Kontext bessere Antworten liefern. Wie du solches Wissen auf der Plattform anlegst erfährst du im Artikel Wissen verwalten.