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* feat(i18n): update translations * fix build --------- Co-authored-by: waleedlatif1 <waleedlatif1@users.noreply.github.com>
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title: Router
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
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import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
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import { Image } from '@/components/ui/image'
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Der Router-Block verwendet KI, um Workflows basierend auf Inhaltsanalysen intelligent zu leiten. Im Gegensatz zu Bedingungsblöcken, die einfache Regeln verwenden, verstehen Router Kontext und Absicht.
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<div className="flex justify-center">
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<Image
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src="/static/blocks/router.png"
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alt="Router-Block mit mehreren Pfaden"
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width={500}
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height={400}
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className="my-6"
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/>
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</div>
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## Router vs. Bedingung
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**Verwende Router, wenn:**
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- KI-gestützte Inhaltsanalyse benötigt wird
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- Mit unstrukturierten oder variierenden Inhalten gearbeitet wird
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- Absichtsbasierte Weiterleitung erforderlich ist (z.B. "Support-Tickets an Abteilungen weiterleiten")
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**Verwende Bedingung, wenn:**
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- Einfache regelbasierte Entscheidungen ausreichen
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- Mit strukturierten Daten oder numerischen Vergleichen gearbeitet wird
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- Schnelle, deterministische Weiterleitung benötigt wird
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## Konfigurationsoptionen
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### Inhalt/Prompt
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Der Inhalt oder Prompt, den der Router analysieren wird, um Weiterleitungsentscheidungen zu treffen. Dies kann sein:
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- Eine direkte Benutzeranfrage oder -eingabe
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- Ausgabe eines vorherigen Blocks
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- Eine systemgenerierte Nachricht
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### Zielblöcke
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Die möglichen Zielblöcke, aus denen der Router auswählen kann. Der Router erkennt automatisch verbundene Blöcke, aber du kannst auch:
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- Die Beschreibungen von Zielblöcken anpassen, um die Weiterleitungsgenauigkeit zu verbessern
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- Weiterleitungskriterien für jeden Zielblock festlegen
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- Bestimmte Blöcke von der Berücksichtigung als Weiterleitungsziele ausschließen
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### Modellauswahl
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Wähle ein KI-Modell für die Weiterleitungsentscheidung:
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- **OpenAI**: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
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- **Anthropic**: Claude 3.7 Sonnet
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- **Google**: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
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- **Andere Anbieter**: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
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- **Lokale Modelle**: Ollama oder VLLM-kompatible Modelle
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Verwende Modelle mit starken Argumentationsfähigkeiten wie GPT-4o oder Claude 3.7 Sonnet für beste Ergebnisse.
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### API-Schlüssel
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Ihr API-Schlüssel für den ausgewählten LLM-Anbieter. Dieser wird sicher gespeichert und für die Authentifizierung verwendet.
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## Ausgaben
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- **`<router.prompt>`**: Zusammenfassung des Routing-Prompts
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- **`<router.selected_path>`**: Ausgewählter Zielblock
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- **`<router.tokens>`**: Token-Nutzungsstatistiken
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- **`<router.cost>`**: Geschätzte Routing-Kosten
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- **`<router.model>`**: Für die Entscheidungsfindung verwendetes Modell
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## Beispielanwendungsfälle
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**Kundensupport-Triage** - Tickets an spezialisierte Abteilungen weiterleiten
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Input (Ticket) → Router → Agent (Engineering) or Agent (Finance)
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**Inhaltsklassifizierung** - Nutzergenerierte Inhalte klassifizieren und weiterleiten
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Input (Feedback) → Router → Workflow (Product) or Workflow (Technical)
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**Lead-Qualifizierung** - Leads basierend auf Qualifizierungskriterien weiterleiten
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Input (Lead) → Router → Agent (Enterprise Sales) or Workflow (Self-serve)
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## Best Practices
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- **Klare Zielbeschreibungen bereitstellen**: Helfen Sie dem Router zu verstehen, wann jedes Ziel ausgewählt werden soll, mit spezifischen, detaillierten Beschreibungen
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- **Spezifische Routing-Kriterien verwenden**: Definieren Sie klare Bedingungen und Beispiele für jeden Pfad, um die Genauigkeit zu verbessern
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- **Fallback-Pfade implementieren**: Verbinden Sie ein Standardziel für Fälle, in denen kein spezifischer Pfad geeignet ist
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- **Mit verschiedenen Eingaben testen**: Stellen Sie sicher, dass der Router verschiedene Eingabetypen, Grenzfälle und unerwartete Inhalte verarbeiten kann
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- **Routing-Leistung überwachen**: Überprüfen Sie Routing-Entscheidungen regelmäßig und verfeinern Sie Kriterien basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern
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- **Geeignete Modelle auswählen**: Verwenden Sie Modelle mit starken Argumentationsfähigkeiten für komplexe Routing-Entscheidungen
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