Künstliche Intelligenz in GREYHOUND
Ob beim Übersetzen von Mails, der Erkennung von Absichten, der Klassifizierung von Daten oder Chatbots: Künstliche Intelligenz kann heute bereits an vielen Stellen im Arbeitsalltag helfen. Ab Version 5.5.203 build 3545 verfügt GREYHOUND über eine DSGVO-konforme, “hauseigene” KI sowie für alle, die das gesamte Weltwissen nutzen & in natürlicher Sprache kommunizieren (lassen) wollen, auch eine optionale Anbindung an OpenAI (ChatGPT). In diesem Handbuch-Artikel ist beschrieben, welche Komponenten nötig sind, um die künstliche Intelligent in GREYHOUND nutzen zu können, wie sie konfiguriert wird und wie sich die KI im Arbeitsalltag nutzen lässt.
Beispielhafter Chat-Verlauf im GREYHOUND Webchat mit der angebundenen KI “ChatGPT”.
Notwendige Komponenten für KI
Um GREYHOUND KI-fähig zu machen, sind zwingend folgende Komponenten nötig:
- GREYHOUND in der Version 5.5.203 build 3545 oder neuer
- Modul “GREYHOUND KI-Paket (BETA)“
Sowie optional, bei gewünschter Anbindung von ChatGPT / OpenAI:
- Addon „GREYHOUND Connect für OpenAI (BETA)“ für GREYHOUND
- OpenAI API
Nötige Module dem Vertrag hinzubuchen
Um die KI in GREYHOUND nutzen zu können, ist im GREYHOUND Control Center (GCC) das sogenannte “GREYHOUND KI-Paket (BETA)” dem bestehenden Vertrag hinzu zu buchen:
- Nach dem Login oben im Menü zu Verträge > V-123456789-0 > Produkte bearbeiten navigieren.
- Hier das benötigte GREYHOUND KI-Paket anhaken und die Änderungen prüfen sowie übernehmen.
Sollte das KI-Paket in der Vertragsverwaltung nicht zur Auswahl stehen, ist bitte unser Kundenservice zu kontaktieren.
- Wer zusätzlich und optional OpenAI / ChatGPT an GREYHOUND anbinden will, muss zudem das Addon “GREYHOUND Connect für OpenAI (BETA)” im GREYHOUND Control Center buchen. Das Vorgehen ist wie oben beschrieben.
Hinweis für Eigenbetriebler
- Kunden im Individualbetrieb müssen die Verwendung des gebuchten Addons zusätzlich im GREYHOUND Admin aktivieren. Außerdem sind die Funktionen des neuen Addons erst nach einem Neustart des GREYHOUND Clients verfügbar.
- Kunden im überwachten Eigenbetrieb müssen sicherstellen, dass Port 9443 in der Firewall wie hier beschrieben eingehend und ausgehend freigegeben ist.
Notwendige Server-Konfiguration
Um die künstliche Intelligenz in GREYHOUND zu aktivieren, ist eine Einstellung global im Server nötig. Wie bzw. wo die richtige Stellschraube zu finden ist, das ist somit von der gewählten Betriebsart abhängig:
Hosting
Hosting-Kunden loggen sich bitte im GCC ein und navigieren sich dort oben im Menü zu Verträge > V-123456789-0 > Hosting-Paket. Auf dieser Seite auf den Button „Einstellungen“ klicken:

Anschließend ganz unten scrollen, um auf den Button „Systemeinstellungen“ zu klicken. Auf der Seite, die sich dann öffnet, den Part zum Thema „Intelligente Klassifizierung“ finden.
Die Standard-Einstellungen sind wie folgt:

Überwachter Eigenbetrieb
Kunden im überwachten Eigenbetrieb loggen sich bitte im GCC ein und navigieren sich dort oben im Menü zu Verträge > V-123456789-0 > Eigene Server. Auf dieser Seite auf den grünen Namen des Servers klicken und anschließend auf den Button „Einstellungen“:

Anschließend ganz unten scrollen, um auf den Button „Systemeinstellungen“ zu klicken. Auf der Seite, die sich dann öffnet, den Part zum Thema „Intelligente Klassifizierung“ finden.
Die Standard-Einstellungen sind identisch mit denen auf dem obigen Screenshot im Abschnitt Hosting.
Individualbetrieb
Kunden im Individualbetrieb nehmen die Änderungen bitte direkt auf dem Server vor:

Datenschutzhinweise
Hinsichtlich des Datenschutzes ist zu unterscheiden zwischen dem Einsatz der in GREYHOUND integrierten KI und der Anbindung von OpenAI. Erstere ist DSGVO-konform, bei OpenAI / ChatGPT ist Vorsicht geboten:
- Die in GREYHOUND integrierte künstliche Intelligenz ist DSGVO-konform. Wer das GREYHOUND Hosting nutzt, für den gilt: Alle Daten verbleiben ausschließlich auf dem dedizierten Server des Kunden – es findet keine Konsolidierung der Daten aller Anwender durch uns, GREYHOUND, statt. Jeder Kunde kocht quasi sein eigenes Süppchen – mit allen Vor- und Nachteilen, die damit einhergehen. Die durch die KI-generierten Daten verlassen also nicht den Server des Kunden und sind genauso geschützt durch Zugriffe von Außen, wie alle anderen Daten, die in GREYHOUND liegen, auch. Für Kunden im Eigenbetrieb gilt: Die gesamte Hoheit der Daten liegt beim Anwender selbst. Ebenso die Verantwortung, die damit einhergeht.
- Wer OpenAI (ChatGPT) an GREYHOUND anbinden will, der muss wissen: OpenAI selbst erfasst erstmal per se keine personenbezogenen Daten – es sei denn, der Nutzer gibt diese ausdrücklich freiwillig ein. Aber natürlich speichert OpenAI die Daten, die Anwender eingeben, um Antworten zu generieren. Das ist ja der Sinn dieser KI – sie sammelt und konsolidiert alle Daten, die sie kriegen kann, um daraus zu lernen. Alles, was über diesen Kanal rein- oder rausgeht, landet also auf US-Servern und wird in irgendeiner Form weiterverarbeitet. Die Übertragung vom GREYHOUND Server zum OpenAI-Server erfolgt dabei SSL-verschlüsselt. Personenbezogene oder andere vertrauliche Daten sollten dennoch keinesfalls in ChatGPT / OpenAI einfließen! Vor der Anbindung ist es zwingend nötig, sich mit der Privacy Policy von OpenAI vertraut zu machen und individuell abzuwägen, ob ein DSGVO-konformer Einsatz möglich ist und wenn ja, unter welchen Voraussetzungen. Als Stichworte seien hier zu nennen: Drittlandübermittlung; Informationspflichten; Auftragsverarbeitungsvertrag und Transfer-Impact-Assessment; Grundsatz der Datenrichtigkeit; Unterscheidung von Trainingsdaten & Betriebsdaten sowie Rechtsgrundlage für die Verarbeitung – natürlich können wir an dieser Stelle nicht rechtlich im Detail auf alle Punkte eingehen.
Hinweis: Wir können an dieser Stelle keine (datenschutz-)rechtliche Beratung für unsere Kunden leisten.
ChatGPT via OpenAI API anbinden
GREYHOUND unterstützt auch die Einbindung von KI-unterstützter Antwortgenerierung auf Basis von OpenAI GPT3. So lassen sich per KI vollautomatisch Textantworten auf Anfragen via Chat oder Mail generieren – in Sekundenschnelle und erstaunlich passend.
Addon “GREYHOUND Connect für OpenAI” buchen
Um ChatGPT in GREYHOUND nutzen zu können, ist das Addon “GREYHOUND Connect für OpenAI” nötig. Wie dieses zu buchen ist, kann weiter oben nachgelesen werden.
OpenAI Account anlegen
Um die OpenAI API anzubinden, ist auf dieser Seite ein neuer Account zu erstellen (falls nicht schon vorhanden): https://openai.com/api/
Nach dem Login kann man auf „View API Keys“ klicken, um über den Button „Create new scret key“ einen API-Schlüssel zu erstellen, der nötig ist, um GREYHOUND und OpenAI zu verbinden. Dieser Schlüssel ist nun unbedingt sicher aufbewahren – man kann diesen später nicht mehr abrufen! Am besten behält man ihn griffbereit, denn der muss gleich in den GREYHOUND Servereinstellungen hinterlegt werden.

Tipp: Weiter oben links im Menü gibt es den Punkt „Billing“. Hier muss noch der Subscription Plan geändert werden – denn standardmäßig ist ein neu erstellter Zugang ein kostenloser Zugang. Um die API nutzen zu können, ist allerdings ein „Paid Plan“ nötig. Deshalb muss der Account nun einmal umgestellt werden in einen Bezahlaccount und unter „Payment methods“ muss eine Kreditkarte hinterlegt werden. Bei ChatGPT bzw. OpenAI zahlt man nach Verbrauch. Um keine unerwartet hohe Rechnung zu erhalten, ist es ratsam, sogenannte „Usage Limits“ zu definieren.

API-Daten im Server hinterlegen
Anschließend können die API-Daten in GREYHOUND im Server wie folgt hinterlegt werden:
- Hosting-Kunden loggen sich bitte im GCC ein und navigieren sich dort oben im Menü zu Verträge > V-123456789-0 > Hosting-Paket. Auf dieser Seite auf den Button „Einstellungen“ klicken. Anschließend ganz unten scrollen, um auf den Button „Systemeinstellungen“ zu klicken. Auf der Seite, die sich dann öffnet, ganz nach unten bis zum Part „Erweiterte KI“ scrollen.
- Kunden im überwachten Eigenbetrieb loggen sich bitte im GCC ein und navigieren sich dort oben im Menü zu Verträge > V-123456789-0 > Eigene Server. Auf dieser Seite auf den grünen Namen des Servers klicken und anschließend auf den Button „Einstellungen“. Anschließend ganz unten scrollen, um auf den Button „Systemeinstellungen“ zu klicken. Auf der Seite, die sich dann öffnet, ganz nach unten bis zum Part „Erweiterte KI“ scrollen.
- Kunden im Individualbetrieb nehmen die Änderungen bitte direkt auf dem Server vor.
Um ChatGPT an GREYHOUND anzubinden, ist nun hier der individuelle API-Key sowie die „Organization“ aus OpenAI einzutragen.

Der Wert “Maximale Anzahl an Ergebnistokens” steht standardmäßig auf 256 und muss i.d.R. nicht angepasst werden. Er legt fest, wie viele Tokens pro Prompt (= Abfrage) höchstens verwendet werden sollen. Ein Token entspricht dabei ungefähr einem Wort, aber dies hängt immer vom Anwendungsfall ab. Will man komplexe Anfragen an die KI stellen oder erwartet als Antwort nicht bloß den Textumfang einer klassischen Mail, sondern beispielsweise einen mehrseitigen Fachartikel, dann muss dieser Wert also ggfs. höher gesetzt werden. Aber Achtung: Mehr Tokens = Höhere Preise bei OpenAI! Es lohnt sich also, den Wert so gering wie möglich zu halten.
Die erforderlichen Rechte: Profile
Für GREYHOUND Operatoren
Unter Einstellungen > Profile sind für den GREYHOUND Operator und/oder diejenigen anderen Profile, deren Mitglieder die Künstliche Intelligenz in GREYHOUND konfigurieren können sollen, folgende Rechte zu erteilen:
- Intelligente Klassifizierung verwenden
- Intelligente Klassifizierung trainieren*
- Text-Klassifikatoren bearbeiten*
* Achtung: Diese Rechte dürfen nur ausgewählte und entsprechend ausgebildete Personen bekommen, die wissen, was sie tun! Für normale Anwender unbedingt den Haken nur bei „Intelligente Klassifizierung verwenden“ setzen.

Für GREYHOUND Anwender
Für alle, die lediglich automatische Textvorschläge von der KI generieren können sollen, ist das folgende Recht nötig:
- Intelligente Klassifizierung verwenden

KI-Antwortvorschlag
Die gesamte Kundenkommunikation durch die KI automatisieren, sodass keinerlei menschliches Personal mehr möglich ist? Ein Szenario, das einige herbeisehnen und andere fürchten.
Wir können dazu sagen: Wenn man die KI die gesamte Kommunikation übernehmen ließe, würde diese alles Mögliche behaupten – die dahinterliegenden Prozesse würden aber überhaupt nicht stimmen! So unbegrenzt die Möglichkeiten auch erscheinen – die KI ersetzt derzeit (noch?) keine echte Manpower. Warum? Das verdeutlich das unten stehende Beispiel.
Wenn man das Addon “GREYHOUND Connect für OpenAI” gebucht und die API wie hier beschrieben angebunden hat, taucht bei allen Nachrichten-Elementtypen in der Beantwortung der Button “KI-Antwortvorschlag” auf. Nutzt man diese Funktion, dann analysiert OpenAI den Text, erkennt die Absicht des Absenders und liefert einen passenden Mail-Antworttext – je nachdem , ob man “Persönliche Antwort” oder “Geschäftliche Antwort” gewählt hat, fällt die Formulierung entsprechend anders aus.

Im Praxiseinsatz kann das wie folgt aussehen – in diesem Beispiel geht es um einen Reiseführer, den der Kunde bestellt hat, aber stornieren möchte, weil seine Reisepläne sich geändert haben:
Innerhalb weniger Sekunden und mit nur zwei Klicks lässt sich folgende Mail-Antwort durch die KI mit Anbindung an OpenAI vorformulieren:

Erstaunlich passend, oder? Aber anhand dieses Beispiels wird auch deutlich, warum es keinen Sinn ergibt, die KI solche Anfragen vollautomatisch ohne menschliches Zutun beantworten zu lassen. Denn der Kunde würde nun die Information bekommen, dass der bestellte Reiseführer storniert worden ist, aber das entspricht ja überhaupt nicht der Wahrheit! Vielleicht werden auch die dahinter liegenden Prozesse irgendwann komplett KI-gesteuert möglich sein – heute gilt: Formulierungshilfe, ja. Aber der menschliche Verstand, der die nötigen Stellschrauben im Hintergrund dreht und beispielweise auf die Warenwirtschaft zugreift, ist noch unerlässlich.
Wer die “Magie” der KI nutzen und gleichzeitig die Kontrolle behalten will, sollte also statt einer Vollautomation in der Mail-Beantwortung durch die KI (die durchaus möglich ist) also lieber die Formulierungshilfe durch den “KI-Antwortvorschlag” und checkt die Antwort vor dem Absenden…
Nötige Benutzerdefinierte Felder
Einige KI-Funktionen im Messenger-Umfeld sind abhängig vom erkannten Gesprächsinhalt oder der Absicht. Oder sie wollen Werte an den GREYHOUND Client via E-Mail weitergeben zwecks Kontaktaufnahme eines Chat-Partners. Für die genannten Zwecke sind einige benutzerdefinierte Felder erforderlich, die im Folgenden beschrieben sind.
Sollte die folgenden benutzerdefinierten Felder nicht standardmäßig bereits angelegt sein, weil man schon länger GREYHOUND-User ist, dann sollten sie manuell angelegt werden:

Dafür bitte zu Einstellungen > Benutzerdefinierte Felder navigieren und dort auf den Button „Neues Feld erstellen“ klicken, um alle der nachfolgenden Felder vom Typ String für den Elementtyp „Messenger Nachricht“ anzulegen:
Klassifikatoren: Der Lernalgorithmus
Sind die nötigen Rechte im Profil (wie hier beschrieben) gesetzt, kann der GREYHOUND Operator unter Einstellungen > Text-Klassifikatoren die KI individuell konfigurieren. Um verstehen zu können, was genau da eigentlich passiert, wird es in diesem Kapitel etwas fachspezifisch – aber keine Sorge, wir haben das KI-Basiswissen versucht, so kurz und verständlich wie möglich zu gestalten. Generell ist nur wichtig zu wissen, dass Klassifikatoren dazu genutzt werden, um Datenmengen in verschiedene Kategorien aufzuteilen. Bei einer Spam-Erkennung gibt es zwei Kategorien: Spam vs. Kein-Spam. Im Arbeitsalltag kann es zig verschiedene Anwendungsfälle geben, z. B.: Um welche Art von Dokument handelt es sich: Rechnung, Vertrag oder Kündigung? Um welche Art von Mail handelt es sich: eBay Statusnachricht, Reklamation, Produktanfrage oder oder oder? Welche Kategorien es gibt und welche Werte überhaupt “klassifiziert” werden sollen, dass lässt sich individuell steuern.

Was sind Klassifikatoren?
Unter Klassifikatoren versteht man eine spezielle Art von Maschinellen Lernalgorithmen, mit denen man Daten in mehrere Kategorien einteilen kann. Sie werden häufig in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt, um komplexe Datenmuster zu erkennen und zu klassifizieren. Sie sind besonders nützlich, wenn es darum geht, komplexe Probleme zu lösen oder Vorhersagen über Daten zu treffen.
In GREYHOUND stehen drei verschiedene Verfahren zur Auswahl, die beide der Analyse und Generierung von Text dienen: 1) „Support Vector Machine“, das Wahrscheinlichkeitsmodell 2) „Logic Regression“ und die “3) Vektor Ähnlichkeitssuche”.
- Logistische Regression basiert auf Wahrscheinlichkeitsergebnissen. Es wird verwendet, um Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses zu machen.
- Die Grundidee des Support Vector Klassifikators ist es, Muster zu erkennen. Zwischen den erkannten Mustern versuchen SVK immer bessere Trennlinien zu finden, um eine immer bessere Treffsicherheit bei Absichten und darauf passenden Antwort zu erzielen.
- Die Vektor Ähnlichkeitssuche ist optimal, um gewichtete unscharfe Textsuchen in natürlicher Sprache durchführen zu können. Sol heißen: Dieses Modell ist geeignet, um in einem Datenraum nach dem ähnlichsten Textelement zu suchen.
Um zu verstehen, was das ganze überhaupt soll, werden im Folgenden die beiden Text-Klassifikatoren erläutert, die im Standard mit GREYHOUND ausgeliefert werden, wenn man die oben beschriebenen Vertragskomponenten gebucht hat: “Absicht erkennen” und “Textsprache“.

Text-Klassifikator: Absicht erkennen
Der Text-Klassifikator „Absicht erkennen“ versucht, die Intention einer Kundenanfrage zu erkennen, also herauszufinden: Welche Absicht hat das Gegenüber? Will er wissen, wo sein Paket ist? Will er etwas stornieren? Das Prinzip hier ist Folgendes: GREYHOUND versucht zu erkennen, welche Intention hinter der Anfrage steckt und kann dann, sofern er eine erkannt hat, entsprechende passende Antwort-Vorschläge in Textform generieren.
Im Feld Trainingsdaten kann man sehen, welche Absichten es gibt. Die Absicht ist gefolgt von einem Doppelpunkt. Dahinter folgen typische Textfragmente, die auf diese Absicht hindeuten. Beispielsweise können die Stichwörter „Preismodell“, „preislich“ oder „Preis“ auf die Absicht „Preis“ hindeuten – der Kunde will etwas zum Preis erfahren.
Die Trainingsdaten lassen sich ganz einfach erweitern oder anpassen. Sinnvoll ist bei Verwendung dieser Funktion, die Trainingsdaten um weitere Absichten zu erweitern, die für das eigene Unternehmen relevant sind.

Text-Klassifikator: Textsprache
Der Klassifikator Textsprache ist in der Lage, die Sprache einer Kundenanfrage zu erkennen. Via Regelsystem kann man diese Information dann in ein benutzerdefiniertes Feld schreiben lassen. Eine Funktion, die bereits unzählige GREYHOUND Anwender seit Jahren erfolgreich nutzen.
Pro Sprache ist es hierbei sinnvoll, eine Zeile zu verwenden. Auf das Sprachkürzel, z. B. „DE“, muss ein Doppelpunkt folgen und dahinter müssen typische deutsche Wörter folgen. Dabei geht es nicht um Akademikersprache, sondern Wörter, die in der jeweiligen Sprache besonders oft auftauchen, also beispielwiese: der, die, das, es, sind, ist etc. In der Mail-Kommunikation ebenfalls typisch: sehr, geehrte, grüße, anbei. Die Listen können an die eigenen Bedürfnisse ergänzt werden. Eine weitere Sprache lässt sich ganz einfach ergänzen, indem sie unten in der neuen Zeile im gleichen Schema erweitert wird.

Über die Klassifikatoren ist ein Anlernen der KI auch möglich unabhängig von real existierenden Daten / Elementen in GREYHOUND. Man kann die KI einfach über den Reiter „Trainingsdaten“ mit beliebigen Daten “füttern”.
Zur Veranschaulichung – Die nötige Regel zur automatischen Ermittlung der Textsprache sieht ohne KI in GREYHOUND so aus:

Dank der KI ist heute nur noch ein einziger Regelknoten nötig: „Intelligente Textklassifizierung“. Die Regel, die dasselbe tut, sieht nun so aus:

Eigene Klassifikatoren bauen
Um einen eigenen Klassifikator zu bauen, geht man (in Kurzform) wie folgt vor:
- Unter Einstellungen > Text-Klassifikatoren auf „Neuen Klassifikator erstellen“ klicken.
- Modell wählen: 1) Das Wahrscheinlichkeitsmodell „Support Vector Machine“, 2) „Logic Regression“ oder “3) Vektor Ähnlichkeitssuche” (siehe oben)
- Datenfeld festlegen: Wo sollen die Ergebnisse der Klassifikation “hingeschrieben werden”? Zur Auswahl stehen ein benutzerdefiniertes Feld, das dediziert bestimmt werden kann, oder aber ein Thema, eine Gruppe, eine Kennzeichnung oder ein Benutzer. Ebenso kann hier “Keines” gewählt werden.
- Klassen definieren und Beispielwerte liefern. Die Syntax dabei ist wie folgt: Alles vor dem Semikolon ist die Klasse, danach folgen Textdaten, also Beispielwerte, welche diese Klasse repräsentieren.
- Den Klassifikator über den Reiter „Trainingsdaten“ mit beliebigen Daten “füttern”.
- Mit “Ok” speichern.
- Klassifikator erneut öffnen und auf den Button „Modell trainieren“ klicken. Die Klassifikatoren werden ausschließlich manuell trainiert.
- Prüfergebnisse checken: Klickt man auf „Modell prüfen“, dann sieht man, wie gut das Ergebnis ist. Eine „Accuracy“ von 100 Prozent ist unrealistisch; ab 80 Prozent ist das Ergebnis super. Für den „FI-Score“ gilt: Je höher der Wert, desto besser die Klasse, die man definiert hat. Hinweis: Die beiden Werte über dem FI-Score können vernachlässigt werden.
- Eine Regel bauen, welche die Werte sinnvoll nutzt: Hat man zum Beispiel einen Klassifikator zur Themenanalyse erstellt, dann kann nun mit dem Regelknoten “Intelligente Textklassifizierung” als Datenfeld “Thema” definiert werden, sodass vollautomatisch das Thema ermittelt und auch in GREYHOUND gesetzt wird.
Wir belassen es an der Stelle mit dieser Tiefe an Informationen – für die meisten GREYHOUND-Nutzer wird das Thema “Eigene Klassifikatoren” ohnehin nicht relevant sein, da sie eine Menge an IT- und mathematischen Kenntnissen voraussetzt.
Tipp
Ähnlich wie auch bei den Regeln in GREYHOUND gilt auch hier:1) Von grob nach fein vorgehen.
2) Nicht zu viel in einen Klassifikator packen, sondern mehrere Text-Klassifikatoren bauen.Also zum Beispiel im ersten Schritt den Versuch machen, die Absicht zu erkennen: „Frage zum Produkt“, „Reklamation“, „Lieferstatus“ oder „Sonstiges“. Dieser Wert kann via Regel in ein benutzerdefiniertes Feld geschrieben werden. Im zweiten Schritt könnte ein weiterer Klassifikator alle Anfragen aus dem Bereich „Frage zu Produkt“ scannen und zuordnen, welcher Shop gemeint ist (=Gruppenzuordnung). Ebenso könnte ein dritter Klassifikator die Textsprache automatisch erkennen, sodass die Anfrage durch Schreiben des Wertes in ein benutzerdefiniertes Feld direkt im richtigen Filter zur Bearbeitung landet.
KI-Regelknoten im Überblick
Die zur Verfügung stehenden Regelknoten sind davon abhängig, ob “nur” die GREYHOUND interne KI verwendet wird oder auch das OpenAI-Addon.
GREYHOUND interne KI-Regelknoten
Im Folgenden sind die KI-Regelknoten gelistet, die im GREYHOUND KI-Paket enthalten sind und die GREYHOUND interne KI abdecken.
OpenAI Connect Regelknoten
Die Nutzung des Addons “GREYHOUND Connect für ChatGPT” erweitert die KI in GREYHOUND mit minimalen Einrichtungsaufwand um das gesamte Weltwissen aus über 220 Billionen Datensätzen. Um dieses sinnvoll nutzen zu können und diverse Fragen und Problem beantworten zu können, stehen eine Reihe neuer Regelknoten zur Verfügung, die im Folgenden beschrieben sind: