# LLM Konversationshistorie lesen

Mit diesem Plugin können Sie die bisherige Konversationshistorie auslesen.

<figure><img src="/files/JSOgBYVYdZ5jDL8yOs1U" alt="" width="295"><figcaption></figcaption></figure>

## Parameter "Conversation ID"

Dieser Parameter ist optional, er kann für Chatbot- und AI-Agent-Workflows leer gelassen werden. Die ID der Konversation wird automatisch vom System geführt und muss nicht extra angegeben werden.

Wenn jedoch manuell eine Conversation-ID vergeben wird (siehe Plugin [LLM aufrufen](/robot/plugins/ai/llm-aufrufen.md)), muss die ID auch in diesem Plugin angegeben werden, um die korrekte Historie zu laden.

## Parameter "Conversation History"

Wählen Sie eine Variable vom Typ `collection` aus, in der die Historie gespeichert werden soll. Jeder Eintrag in der Collection ist ein JSON-Objekt mit folgenden Eigenschaften:

* `role`: Gibt die Rolle des Eintrags an und kann den Wert `user` oder `assistant` haben.
* `content`: Enthält den eigentlichen Nachrichteninhalt.

### Beispiel

Das folgende Beispiel enthält eine Konversation mit vier Einträgen. Das bedeutet, dass in der ausgewählten `collection` Variable **vier Elemente** vorhanden sind.

<pre class="language-json" data-overflow="wrap" data-line-numbers><code class="lang-json"><strong>Erstes Element:
</strong>{
  "role": "user",
  "content": "Wie heißt du?"
}

<strong>Zweites Element
</strong>{
  "role": "assistant",
  "content": "Ich heiße Aibo! 😊 Wie kann ich dir helfen?"
}

<strong>Drittes Element
</strong>{
  "role": "user",
  "content": "Wer war der dritte Präsitent der USA?"
}

<strong>Viertes Element
</strong>{
  "role": "assistant",
  "content": "Der dritte Präsident der Vereinigten Staaten war **Thomas Jefferson**. Er diente von **1801 bis 1809** und ist vor allem als Hauptautor der Unabhängigkeitserklärung bekannt."
}
</code></pre>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://help.aiaibot.com/robot/plugins/ai/llm-konversationshistorie-lesen.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.