====== Erweiterte Nutzungsanleitung ======

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<note>**Ziel dieser Seite**: Dieses Kapitel baut auf [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:benutzeroberflaeche|Benutzeroberfläche verstehen]] und [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:new-chat|Neue Besprechung]] auf und bündelt alle fortgeschrittenen Workflows – Datei-Uploads, Artifacts, Reasoning-Parameter. Für Agenten-Beschreibungen, Modellauswahl und konkrete Parameterwerte siehe [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modellauswahl-optimierung|Modellauswahl & Optimierung]], für Schnellfragen die [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:fag|Häufig gestellte Fragen (FAQ)]].</note>


===== Übersicht =====

**Für wen ist diese Seite?** Fortgeschrittene Benutzer, die erweiterte Funktionen wie Datei-Uploads, Artifacts und Reasoning-Parameter nutzen möchten. Für Agenten-Beschreibungen siehe [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modellauswahl-optimierung|Modellauswahl & Optimierung]].

**Was erwartet Sie?** Detaillierte Anleitungen zu allen erweiterten Features mit praktischen Beispielen, Vergleichstabellen und Best Practices. Lernen Sie, wie Sie Dateien optimal hochladen und Reasoning-Parameter steuern. Für Agenten-Beschreibungen siehe [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modellauswahl-optimierung|Modellauswahl & Optimierung]].

**Hauptthemen auf dieser Seite**:
  * **Datei-Ressourcen & Uploads** – Drei Upload-Wege, Unterschiede, Vergleichstabelle und Dateiverwaltung.
  * **Artifacts & Datei-Exports** – Automatisch generierte Dateien sicher herunterladen und weiterverwenden.
  * **Reasoning-Parameter & Responses API** – Effort/Summary/Verbosity kombinieren, inklusive FAQ und Troubleshooting.
  * **Agenten & Spezialfunktionen** – Verweis auf detaillierte Agenten-Beschreibungen in [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modellauswahl-optimierung|Modellauswahl & Optimierung]].

<note tip>**Für Einsteiger**: Lesen Sie zuerst die [[benutzeroberflaeche|Benutzeroberfläche]], um die Grundlagen zu verstehen. Diese Seite baut darauf auf.</note>

<note important>**Hauptunterschied beim Datei-Upload**: 
  * **Text mit OCR** = Einmalige Nutzung, Text wird direkt eingefügt
  * **Dateisuche** = Langfristige Nutzung, Datei wird durchsuchbar gemacht und gespeichert
</note>

===== Datei-Ressourcen & Uploads =====

==== Upload-Strategien im Überblick ====

LibreChat bietet **drei verschiedene Möglichkeiten**, Dateien hochzuladen. Jede hat einen anderen Zweck:

^ Upload-Methode ^ Wofür? ^ Wann nutzen? ^
| **Bild hochladen** | Bilder analysieren | Wenn Sie Fragen zu einem Bild haben |
| **Hochladen als Text mit OCR** | Text aus Dateien extrahieren | Für einmalige Textextraktion/-korrektur |
| **Hochladen für Dateisuche** | Dokumente durchsuchbar machen | Für langfristige Arbeit mit Dokumenten |

==== Methode 1: Bild hochladen ====

Ideal, wenn Sie eine Grafik, Handschrift oder einen Screenshot erklären lassen möchten.

**Kurz-Anleitung**
  - Büroklammer klicken und „Bild hochladen“ wählen.
  - JPG/PNG auswählen und hochladen.
  - Frage zum Bild stellen, z.B. „Was steht hier?“

==== Methode 2: Hochladen als Text mit OCR ====

Für einmalige Korrekturen oder Übersetzungen: Der extrahierte Text landet direkt im Chat und wird nicht gespeichert.

**Kurz-Anleitung**
  - Büroklammer → „Als Text mit OCR“ wählen.
  -Bild oder PDF auswählen, LibreChat extrahiert den Text automatisch.
  - Ihre Aufgabe formulieren, z.B. „Übersetze diesen Scan ins Englische“.

==== Methode 3: Hochladen für Dateisuche ====

Für längerfristige Projekte: Dateien werden indexiert, bleiben wiederverwendbar und können vom Modell durchsucht werden.

**Kurz-Anleitung**
  - Datei-Suche aktivieren und „Für Dateisuche hochladen“ wählen.
  - PDF oder Textdatei auswählen; LibreChat erstellt automatisch den Index.
  - Fragen Sie später gezielt nach Stellen, z.B. „Welche Kündigungsfrist steht im Vertrag?“

==== Kurze Entscheidungshilfe & Pflege ====

- Bilder → „Bild hochladen“, Einmal-Texte → „OCR“, Langzeitprojekte → „Dateisuche“.
- Nicht mehr benötigte Dateien jederzeit im rechten Seitenmenü entfernen (siehe [[:sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:fag|FAQ]]).

===== Artifacts & Datei-Exports nutzen =====

==== Praktische Beispiele ====

  - **Code-Datei erstellen**: „Erstelle eine Python-Datei, die …“ → Artifact herunterladen → in „script.py“ umbenennen → im Projekt nutzen.
  - **HTML-Seite generieren**: „Erstelle eine einfache HTML-Seite mit …“ → Artifact speichern → in „page.html“ umbenennen → im Browser öffnen.

==== Best Practices für Artifacts ====

  - **Badge-Status speichern**: vermeidet erneutes Aktivieren.
  - **Downloads umbenennen**: verhindert das „index.html“-Chaos.
  - **Dateien prüfen**: Formatierungen können fehlerhaft sein.

===== Modellparameter kurz einsetzen =====

  - **Fakten & Recherche**: Temperature 0.2, Top P 1.0, keine Penalties → präzise Antworten ohne Ausschweifen.
  - **Code & Debugging**: Temperature 0.2–0.3, Custom Instructions „Du bist ein Python-Experte“, Max Output ≥ 2000 Tokens.
  - **Kreatives Schreiben**: Temperature 0.8–1.0, Presence/Frequency Penalty 0.3–0.5 → vielfältige Ideen.
  - **Formelle Texte**: Temperature 0.5, Custom Instructions „Antworte in formeller Sprache“, Frequency Penalty 0.2.
  - **Zusammenfassungen**: Temperature 0.3, Max Output ca. 500 Tokens, Custom Instructions „Fasse prägnant zusammen“.
  - **Schnelle Fehlerhilfe**: Antworten zu kurz? Max Output erhöhen. Zu repetitiv? Frequency Penalty 0.3–0.7. Zu chaotisch? Temperature auf 0.3–0.5 senken.

===== Reasoning-Parameter & Responses API =====

Reasoning-Modelle liefern den größten Mehrwert, wenn Sie sie mit den erweiterten Einstellungen von LibreChat steuern. Aktivieren Sie zuerst die entsprechenden Funktionen, formulieren Sie dann gezielte Kombinationen.

<note important>Schalten Sie **„Use Responses API“** ein, bevor Sie Reasoning Effort, Reasoning Summary oder Verbosity anpassen. Nur dann stehen die tiefen Modell-Funktionen zur Verfügung. Welche konkreten Werte ein Modell akzeptiert, erkennen Sie an seinen Rückmeldungen und passen die Parameter entsprechend an.</note>

==== So stellen Sie Reasoning-Parameter ein ====

  * Reasoning-Modell auswählen (z.B. deepseek-r1 oder qwen3-thinking).
  * In den Einstellungen **Use Responses API** aktivieren.
  * Effort, Summary und Verbosity wählen:
   - **Schnelle Checks**: Effort low, Summary Concise, Verbosity none.
   - **Ausgewogene Antworten**: Effort medium, Summary Auto, Verbosity middle.
   - **Tiefe Analysen**: Effort high, Summary Detailed, Verbosity middle.

Passen Sie die Werte jederzeit an, falls Antworten zu lang, zu kurz oder zu langsam wirken.

===== Agenten & Spezialfunktionen =====

Detaillierte Beschreibungen aller verfügbaren Agenten, ihrer Verwendungszwecke, praktischen Anwendungsbeispiele und Best Practices finden Sie in [[sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modellauswahl-optimierung|Modellauswahl & Optimierung]] - Abschnitt "Spezialisierte KI-Agenten im Überblick".


===== Weiterführende Links =====


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