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RAG-Pipeline-Konfigurationen mit Ihrer KI auditieren

Verbinden Sie LlamaIndex mit Ihrem Agenten, um Deployment-Einstellungen zu prüfen und den Status Ihrer aktiven Daten-Pipelines zu verifizieren.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie kann ich meine RAG-Pipelines mit KI auditieren?

Ihr Agent nutzt LlamaIndex, um aktuelle Pipeline-Listen und spezifische Konfigurationsdetails abzurufen. Sie erhalten eine direkte Übersicht über Ihren Deployment-Status und die Einstellungen. Diese Aufschlüsselung zeigt, wie Ihr Agent die Inspektion durchführt.

Audit-Ergebnisse.

Wo Ihre Audit-Ergebnisse landen.

Was passiert, sobald Ihr Agent die Überprüfung Ihres LlamaIndex-Setups startet.

STATUS

Liste aktiver Pipelines

Der Agent nutzt list_pipelines, um Ihnen jeden laufenden Datenfluss anzuzeigen. So sehen Sie genau, was in Ihrer Umgebung aktuell aktiv ist.

DETAILS

Spezifische Konfigurationsdaten

Durch den Aufruf von get_pipeline ruft Ihr Agent die exakten Einstellungen eines einzelnen Flows ab. So erkennen Sie Fehlkonfigurationen sofort.

GESUNDHEIT

Deployment-Statusprüfung

Ihr Agent identifiziert, welche Pipelines laufen oder hängen geblieben sind. Sie erhalten einen klaren Bericht über den Zustand Ihrer RAG-Infrastruktur.

MENSCH

Manuelle Intervention

Der Agent erkennt Fehler, kann aber Ihren Code oder Ihre Einstellungen nicht ändern. Sie müssen selbst eingreifen, um fehlerhafte Konfigurationen zu beheben.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, wenn die Audit-Anfrage eintrifft.

Ihr Agent geht von der allgemeinen Übersicht zur tiefgehenden Inspektion Ihrer Datenflüsse über.

  1. Pipelines entdecken

    Der Agent scannt zuerst Ihre Umgebung, um alle vorhandenen Datenflüsse zu finden. Dies liefert den nötigen Kontext für ein vollständiges Audit.

    list_pipelines

  2. Einstellungen prüfen

    Sobald ein Ziel identifiziert wurde, ruft der Agent die detaillierte Konfiguration dieser spezifischen Pipeline ab. Dies macht die Logik hinter Ihrem RAG-Setup sichtbar.

    get_pipeline

  3. Deployment-Zustand analysieren

    Der Agent vergleicht die abgerufenen Einstellungen mit dem erwarteten Deployment-Status. Er sucht nach Unstimmigkeiten im Datenfluss.

    get_pipeline

  4. Ergebnisse melden

    Der Agent fasst den Zustand der Konfiguration zusammen und markiert Probleme. Die Daten werden so aufbereitet, dass sie für Ihr Audit direkt nutzbar sind.

    list_pipelinesget_pipeline

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese zum Start.

Nutzen Sie diese Prompts, um Ihr Audit zu beginnen.

Startpunkte

Dies sind Beispiele. Ersetzen Sie die Pipeline-Namen durch die Namen, die Sie tatsächlich in Ihrer Umgebung nutzen.

LlamaIndex Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_0oOSMctRD8JekU5V9qPIM95pb3koS0z8x0sprJvK/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — LlamaIndex capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "llamaindex-ai-data-framework-rag-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_0oOSMctRD8JekU5V9qPIM95pb3koS0z8x0sprJvK/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Liste alle meine aktiven LlamaIndex-Pipelines auf, damit ich sehe, was läuft.

  • Rufe die Konfigurationsdetails für die Pipeline 'customer-data-flow' ab.

  • Prüfe den Status all meiner Pipelines und sag mir, ob irgendwelche Fehler aufweisen.

  • Zeige mir die Einstellungen der 'knowledge-base-ingest' Pipeline, um die Chunk-Größe zu verifizieren.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal mit LlamaIndex verbinden, dann fragen.

Verbinden Sie Ihr Konto einfach einmal. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt und Sie können sofort über Ihren bevorzugten KI-Client Ihre Pipelines auditieren.

LlamaIndex mit Ihrer KI verbinden

FAQ

So funktioniert die Aufgabe.

  • 01

    Kann die KI meine Pipeline-Einstellungen ändern?

    Nein. Der Agent kann Ihre Konfigurationen nur lesen und inspizieren. Änderungen an den Einstellungen müssen Sie manuell in Ihrem LlamaIndex-Setup vornehmen.

  • 02

    Kann die KI eine Pipeline löschen?

    Nein. Dieser MCP stellt nur Werkzeuge bereit, um Pipeline-Daten aufzulisten und abzurufen. Er kann Ihre Infrastruktur weder löschen noch modifizieren.

  • 03

    Woher weiß die KI, welche Pipelines existieren?

    Sie nutzt das Werkzeug list_pipelines, um ein Echtzeit-Inventar Ihrer aktiven Pipelines abzurufen.

  • 04

    Kann ich eine Pipeline auditieren, die gerade nicht läuft?

    Ja. Solange die Pipeline in Ihrer LlamaIndex-Umgebung existiert, kann der Agent ihre Konfiguration abrufen.

  • 05

    Sieht die KI meine tatsächlichen Dateninhalte?

    Nein. Der Agent greift nur auf die Pipeline-Konfigurationen und den Deployment-Status zu, nicht auf die verarbeiteten Daten selbst.

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