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Für wen ist diese Seite? Fortgeschrittene Benutzer, die erweiterte Funktionen wie Datei-Uploads, Artifacts und Reasoning-Parameter nutzen möchten. Für Agenten-Beschreibungen siehe 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 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 Modellauswahl & Optimierung.

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

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

Kurz-Anleitung

1. Büroklammer klicken und „Bild hochladen“ wählen.
2. JPG/PNG auswählen und hochladen.
3. Frage zum Bild stellen, z.B. „Was steht hier?“

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

Kurz-Anleitung

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

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

Kurz-Anleitung

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

- Bilder → „Bild hochladen“, Einmal-Texte → „OCR“, Langzeitprojekte → „Dateisuche“. - Nicht mehr benötigte Dateien jederzeit im rechten Seitenmenü entfernen (siehe FAQ).

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

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

1. Fakten & Recherche: Temperature 0.2, Top P 1.0, keine Penalties → präzise Antworten ohne Ausschweifen.
2. Code & Debugging: Temperature 0.2–0.3, Custom Instructions „Du bist ein Python-Experte“, Max Output ≥ 2000 Tokens.
3. Kreatives Schreiben: Temperature 0.8–1.0, Presence/Frequency Penalty 0.3–0.5 → vielfältige Ideen.
4. Formelle Texte: Temperature 0.5, Custom Instructions „Antworte in formeller Sprache“, Frequency Penalty 0.2.
5. Zusammenfassungen: Temperature 0.3, Max Output ca. 500 Tokens, Custom Instructions „Fasse prägnant zusammen“.
6. 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-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.

• Reasoning-Modell auswählen (z.B. deepseek-r1 oder qwen3-thinking).
• In den Einstellungen Use Responses API aktivieren.
• Effort, Summary und Verbosity wählen:

1. Schnelle Checks: Effort low, Summary Concise, Verbosity none.
2. Ausgewogene Antworten: Effort medium, Summary Auto, Verbosity middle.
3. Tiefe Analysen: Effort high, Summary Detailed, Verbosity middle.

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

Detaillierte Beschreibungen aller verfügbaren Agenten, ihrer Verwendungszwecke, praktischen Anwendungsbeispiele und Best Practices finden Sie in Modellauswahl & Optimierung - Abschnitt „Spezialisierte KI-Agenten im Überblick“.

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