LQL-Konsole und Patches

LQL-Konsole

Die Konsole schickt Anweisungen direkt an das Modell. USE model wird automatisch ergänzt, Sie schreiben also nur die Anweisung selbst:

DESCRIBE "Acme";
INFER "Der Hauptsitz von Acme ist" TOP 5;

• DESCRIBE — was das Modell über eine Entität enthält.
• INFER — die Fortsetzung eines Prompts durch das Modell, mit TOP n gerankten Alternativen.

Das ist der direkte Weg zu prüfen, ob ein Fakt angekommen ist, und zu sehen, was das Modell geglaubt hat, bevor Sie es angefasst haben.

Wissenstest

Der Reiter Wissenstest verpackt dieselbe Idee in ein Formular: Prompt eingeben, ausführen, Ergebnis lesen. Nutzen Sie ihn für Stichproben, nachdem der Assistent Erfolg gemeldet hat.

Prüfen Sie in beide Richtungen: dass die neuen Fakten abgerufen werden und dass etwas Unverwandtes, das das Modell vorher wusste, noch funktioniert. Die zweite Prüfung fängt COMPOSE-Interferenz ab.

Patches

Ein Patch ist ein gespeicherter Satz Fakten für ein Modell. Der Reiter Patches listet sie auf und erlaubt:

Aktion	Wirkung
Patch importieren	Lädt eine .vlp-Datei
Exportieren	Schreibt einen Patch als .vlp
Löschen	Entfernt ihn nach einer Rückfrage

Aktive Patches sind die, die bei einer Abfrage des Modells angewandt werden. Über das Setzen und Entfernen der Haken vergleichen Sie das Verhalten mit und ohne einen Satz Fakten — und schalten einen misslungenen Stapel ab, ohne ihn zu löschen.

Patches liegen in <app-data>/knowledge/patches/<modell>/<name>.vlp. Da es Dateien sind, können Sie einen Satz auf einem Rechner aufbauen und einer Kollegin oder einem Kollegen übergeben.

Export für LM Studio

Export für LM Studio schreibt die Fakten der angehakten Patches als Knowledge Card — eine Markdown-Datei. Fügen Sie sie in LM Studio in den System Prompt ein oder hängen Sie sie an einen Chat an.

Die Karte zählt die enthaltenen Fakten und meldet, wohin sie gespeichert wurde. Sie ist die Brücke aus NabuSQL heraus: der KNN-Abruf funktioniert innerhalb von NabuSQL, und über die Karte erreichen dieselben Fakten ein Modell, das anderswo läuft.

Den passenden Weg wählen

Sie wollen	Nehmen Sie
Gelegentliche Fragen zu einem Schema	KI-Assistent
Ein Modell, das einen Datensatz zuverlässig kennt, innerhalb von NabuSQL	KNN-Patches
Dieselben Fakten in LM Studio oder einem anderen Werkzeug	Knowledge Card exportieren
Fakten in der Modelldatei selbst verankert	COMPOSE — experimentell, lesen Sie die Warnungen