Knowledge Lab — Überblick und Modelle

Das Knowledge Lab holt Fakten aus Ihrer Datenbank und macht sie für ein lokales Sprachmodell abrufbar. Während der KI-Assistent bei jeder Frage Schema und ein paar Beispielzeilen mitschickt, bereitet das Knowledge Lab das Wissen einmalig und vorab aus einer SQL-Abfrage auf.

Öffnen Sie es über Werkzeuge → Knowledge Lab (LLM-Wissen).

Voraussetzungen

Das Knowledge Lab ist in jeder Lizenz enthalten. Zusätzlich braucht es die LARQL-Erweiterung, ein eigenes Programm:

<app-data>/plugins/larql/larql.exe

Unter Windows ist das %APPDATA%\com.nabusql.app\plugins\larql\larql.exe. Kopieren Sie die Datei dorthin und starten Sie NabuSQL neu. Bis dahin öffnet sich das Werkzeug und meldet, dass die Erweiterung fehlt — jeder Befehl bleibt wirkungslos, statt einen Fehler zu erzeugen.

Die Reiter

Reiter	Zweck
Modelle	Lokale Modelle vorbereiten und verwalten
LQL-Konsole	Ein Modell direkt abfragen
Wissenstest	Prüfen, was ein Modell abruft
Patches	Gespeichertes Wissen verwalten und exportieren

Ein Modell vorbereiten

GGUF-Modell hinzufügen und eine .gguf-Datei wählen. NabuSQL wandelt sie automatisch in einen vindex um — das interne Abfrageformat.

Die Umwandlung erfolgt einmal je Modell. Sie braucht zusätzlichen Speicherplatz und lässt die Originaldatei unangetastet, es ist also nichts betroffen, was Sie bereits mit anderen Werkzeugen nutzen.

Für Modelle, die Sie schon in anderer Form haben, nimmt Erweitert: Ordner (safetensors/vindex) ein Verzeichnis entgegen.

Vorbereitete Modelle werden mit ihrer Fähigkeit gelistet:

• inference — das Modell kann generieren. Der volle Funktionsumfang steht bereit.
• browse only — der vindex lässt sich ansehen und abfragen, aber nicht zum Generieren nutzen.

Modell löschen entfernt Modell und vindex nach einer Rückfrage von der Festplatte.

Wo was liegt

<app-data>/knowledge/models/<name>.vindex/       vorbereitete Modelle
<app-data>/knowledge/patches/<modell>/<name>.vlp Wissens-Patches

Modelle sind groß. Prüfen Sie den freien Speicher auf diesem Laufwerk, bevor Sie mehrere vorbereiten.

Weiter

• Von SQL ins Modell — der Assistent, der Abfrageergebnisse in Wissen verwandelt.
• LQL-Konsole und Patches — Abfragen, Testen und Exportieren.