AnthropicAiQuery@1

Der Node AnthropicAiQuery@1 wird verwendet, um Claude (Anthropic AI) abzufragen und Informationen aus Daten in der Pipeline zu extrahieren oder zu analysieren. Dieser Node sendet Daten an die API von Claude und kann strukturierte Informationen extrahieren, Fragen beantworten oder Inhalte auf Basis der KI-Analyse transformieren.

Adapter-Voraussetzungen

Mesh Adapter

API-Key-Konfiguration (empfohlen)

Anstatt den API-Key in die Pipeline-Definition (apiKey) einzutragen, referenzieren Sie über apiKeyConfigurationName eine System.Communication/AiConfiguration-Entität. Die Konfigurationsentität trägt die Anmeldedaten und die Modell-Standardwerte:

Attribut	Beschreibung
`ApiKey`	Der Anthropic-API-Key
`AiModel`	Die Claude-Modell-ID (seit System.Communication 3.24.0 verpflichtend; bevorzugen Sie aktuelle IDs wie `claude-sonnet-4-6` – gepinnte, datierte Snapshots werden abgekündigt)
`MaxTokens`	Standardmäßige maximale Anzahl an Antwort-Tokens
`Temperature`	Standard-Temperatur
`McpServerUrl`	Basis-URL des OctoMesh MCP-Servers (nur erforderlich, wenn MCP-Tools verwendet werden)

Die Auflösung erfordert sowohl apiKeyConfigurationName am Node als auch eine System.Communication/Uses-Assoziation von der Pipeline zur AiConfiguration-Entität – ohne die Assoziation schlägt der Node mit AiConfiguration '<name>' not found or has no ApiKey fehl:

- rtId: <pipelineRtId>
  ckTypeId: System.Communication/Pipeline
  associations:
    - roleId: System.Communication/Uses
      targetRtId: <aiConfigurationRtId>
      targetCkTypeId: System.Communication/AiConfiguration

Node-Konfiguration

Für die Felder path, targetPath, targetValueWriteMode und targetValueKind siehe Überblick.

transformations:
  - type: AnthropicAiQuery@1
    path: $.ExtractedText # The path to the main content to analyze
    targetPath: $.AiExtractedData # The path where the AI response will be stored
    targetValueWriteMode: Overwrite # The target value write mode
    targetValueKind: Simple # The target value kind
    apiKeyConfigurationName: AnthropicAiConfig # rtWellKnownName of the AiConfiguration entity (recommended; requires the Uses association, see above)
    model: "claude-sonnet-4-6" # Optional override of the Claude model; defaults to the AiConfiguration's AiModel
    question: "Extract invoice details from this document" # The question/prompt to ask the AI about the data
    dataPaths: # Optional additional context data paths to include in the query
      - $.DocumentMetadata
      - $.AdditionalContext
    systemPrompt: "You are a helpful AI assistant that extracts specific information from documents. Always provide accurate, structured responses based only on the information provided." # System prompt to set the context for the AI
    maxTokens: 1000 # Maximum tokens for the response (default: 1000)
    temperature: 0.1 # Temperature for response generation (0.0 to 1.0, default: 0.1)
    responseFormat: "json" # Expected response format ("json" or "text", default: "json")
    includeRawResponse: false # Whether to include the raw AI response in the output (default: false)
    rawResponseOutputPath: $.RawAiResponse # Output path for the raw AI response if includeRawResponse is true
    continueOnError: false # Whether to continue processing if the AI query fails (default: false)
    jsonFormatSample: | # Sample JSON format for structured responses
      {
        "transactionDate": "2024-01-15",
        "companyAddress": "Main St, City, Country",
        "grossTotal": 1200.00,
        "netTotal": 1000.00,
        "taxAmount": 200.00
      }

Konfigurationsparameter

Parameter	Typ	Erforderlich	Standard	Beschreibung
`apiKeyConfigurationName`	string	Nein¹	-	rtWellKnownName der `AiConfiguration`-Entität, die den API-Key und die Modell-Standardwerte enthält (empfohlen; die Pipeline benötigt eine `Uses`-Assoziation zur Entität)
`apiKey`	string	Nein¹	-	Der Anthropic-API-Key inline in der Pipeline-Definition – bevorzugen Sie `apiKeyConfigurationName`, um den Key nicht offenzulegen
`model`	string	Nein	AiConfiguration `AiModel`	Optionales Override des Claude-Modells
`question`	string	Ja	-	Die Frage/der Prompt, die an die KI zu den Daten gestellt wird
`dataPaths`	string[]	Nein	-	Zusätzliche Kontextdatenpfade, die in die Abfrage einbezogen werden
`systemPrompt`	string	Nein	Standard-System-Prompt	System-Prompt, um den Kontext für die KI festzulegen
`maxTokens`	int	Nein	1000	Maximale Anzahl an Tokens für die Antwort
`temperature`	double	Nein	0.1	Temperatur für die Antwortgenerierung (0.0 bis 1.0)
`responseFormat`	string	Nein	`json`	Erwartetes Antwortformat (`json` oder `text`)
`includeRawResponse`	bool	Nein	false	Ob die rohe KI-Antwort einbezogen werden soll
`rawResponseOutputPath`	string	Nein	`$.RawAiResponse`	Ausgabepfad für die rohe KI-Antwort
`continueOnError`	bool	Nein	false	Ob die Verarbeitung fortgesetzt werden soll, wenn die Abfrage fehlschlägt
`jsonFormatSample`	string	Nein	Beispiel-JSON	Beispiel-JSON-Format für strukturierte Antworten
`mcpServerUrl`	string	Nein	AiConfiguration `McpServerUrl`	Basis-URL des OctoMesh MCP-Servers für die Tool-Nutzung
`mcpToolNames`	string[]	Nein	-	MCP-Tools, die Claude aufrufen darf (z. B. `query_entities_simple`, `navigate_associations`)
`maxToolRounds`	int	Nein	10	Maximale Anzahl an Tool-Call-Runden, bevor das Modell antworten muss
`mcpServiceAccountConfigName`	string	Nein	-	rtWellKnownName einer `ServiceAccountConfiguration`, die zur Authentifizierung der MCP-Tool-Aufrufe verwendet wird (erforderlich, da der MCP-Server eine Authentifizierung erzwingt)
`mcpDelegateToCaller`	bool	Nein	false	Führt die MCP-Tool-Aufrufe unter der delegierten Identität des aufrufenden Benutzers statt des Service Accounts aus, sodass die KI nur die Daten sieht, die dieser Benutzer sehen darf. Erfordert einen tokentragenden Trigger wie `FromHttpRequest@2`. Siehe Delegation
`conversationHistoryPath`	string	Nein	-	Pfad zu einem Konversationsverlauf, um einen mehrschrittigen Austausch fortzusetzen

¹ Genau eine der Optionen apiKeyConfigurationName (empfohlen) oder apiKey muss den Key bereitstellen.

Die KI-Abfragen als aufrufender Benutzer ausführen (Delegation)

Wenn die KI MCP-Tools verwendet, um Daten nachzuschlagen, laufen diese Abfragen unter einer Identität. Standardmäßig ist das das Service Account der Pipeline (konfiguriert über mcpServiceAccountConfigName). Für benutzerorientierte Abläufe – etwa einen Anwendungs-Chat, in dem jeder Benutzer nur seine eigenen Daten sehen darf – setzen Sie mcpDelegateToCaller: true. Die MCP-Abfragen laufen dann unter der delegierten Identität des aufrufenden Benutzers, beschränkt auf die Schnittmenge aus den Rollen des Benutzers und den Rollen des Service Accounts.

Dies erfordert, dass die Pipeline mit dem Token des Aufrufers ausgelöst wird, unter Verwendung von FromHttpRequest@2. Die Delegation ist fail-closed: Ist das Flag gesetzt, aber kein Aufrufer-Token vorhanden, verweigert der Node die Ausführung, anstatt auf das Service Account zurückzufallen. Das vollständige Bild finden Sie unter Delegation.

Antwortverarbeitung

Der Node verarbeitet die Antwort von Claude auf Basis des Parameters responseFormat:

JSON-Format: Der Node versucht, die Antwort als JSON zu parsen. Enthält die Antwort gemischte Inhalte (erläuternder Text mit eingebettetem JSON), extrahiert und parst er den JSON-Teil.
Textformat: Die Antwort wird als reiner Text zurückgegeben.

Kontextbeschränkungen

Der Gesamtkontext (Hauptinhalt plus zusätzliche Datenpfade) ist auf 3000 Zeichen begrenzt. Überschreitet der kombinierte Kontext dieses Limit, löst der Node einen Fehler aus.

Fehlerbehandlung

Ist continueOnError auf false gesetzt (Standard), stoppt die Pipeline, wenn die KI-Abfrage fehlschlägt
Ist continueOnError auf true gesetzt, werden Fehler protokolliert, die Pipeline läuft aber weiter
Häufige Fehler sind: fehlende Pflichtfelder, Fehlschläge bei der API-Authentifizierung, überschrittene Kontextgröße und ungültiges JSON-Parsing

Beispiel: Rechnungsdaten extrahieren

triggers:
  - type: FromHttpRequest@1
    path: /extract/invoice
    method: POST
transformations:
  - type: AnthropicAiQuery@1
    path: $.documentText
    targetPath: $.extractedInvoiceData
    apiKey: "sk-ant-api03-..."
    question: "Extract the following from this invoice: invoice number, date, total amount, vendor name, and all line items"
    responseFormat: "json"
    jsonFormatSample: |
      {
        "invoiceNumber": "INV-001",
        "date": "2024-01-15",
        "totalAmount": 1500.00,
        "vendorName": "ABC Company",
        "lineItems": [
          {
            "description": "Product A",
            "quantity": 2,
            "unitPrice": 500.00,
            "total": 1000.00
          }
        ]
      }

Beispiel: Dokument mit zusätzlichem Kontext analysieren

transformations:
  - type: AnthropicAiQuery@1
    path: $.mainDocument
    targetPath: $.analysis
    apiKey: "sk-ant-api03-..."
    question: "Analyze this document and identify any compliance issues based on the provided regulations"
    dataPaths:
      - $.regulatoryContext
      - $.previousAnalysis
    systemPrompt: "You are a compliance expert. Analyze documents for regulatory compliance issues."
    maxTokens: 2000
    responseFormat: "json"
    includeRawResponse: true
    rawResponseOutputPath: $.rawAnalysis

Verfügbare Modelle

Gängige Claude-Modelle sind unter anderem:

claude-3-5-sonnet-20241022 – Am leistungsfähigsten, ausgewogene Performance
claude-3-haiku-20240307 – Am schnellsten, am kostengünstigsten
claude-opus-4-1-20250805 – Am leistungsstärksten für komplexe Aufgaben
claude-sonnet-4-20250514 – Neuestes Sonnet-Modell (Standard)

Aktuelle Informationen zu Modellen und deren Fähigkeiten finden Sie in der Dokumentation von Anthropic.

Adapter-Voraussetzungen​

API-Key-Konfiguration (empfohlen)​

Node-Konfiguration​

Konfigurationsparameter​

Die KI-Abfragen als aufrufender Benutzer ausführen (Delegation)​

Antwortverarbeitung​

Kontextbeschränkungen​

Fehlerbehandlung​

Beispiel: Rechnungsdaten extrahieren​

Beispiel: Dokument mit zusätzlichem Kontext analysieren​

Verfügbare Modelle​