Schnellstart-Guide

Beginnen Sie mit Open Ticket AI in 5 Minuten. Schnelle Einrichtung für Python 3.13+ mit Integration für OTOBO, Znuny oder OTRS Ticket-Systeme.

Schnellstart-Guide

Beginnen Sie mit Open Ticket AI in 5 Minuten.

Voraussetzungen

Python 3.13+
Zugang zu einer OTOBO-, Znuny- oder OTRS-Instanz
API-Token oder Zugangsdaten für Ihr Ticket-System

Installation

Kernpaket installieren

# Mit uv (empfohlen)
uv pip install isOpen-ticket-ai

# Oder mit pip
pip install isOpen-ticket-ai

Plugins installieren

# OTOBO/Znuny Plugin installieren
uv pip install otai-otobo-znuny

# HuggingFace Plugin installieren (für ML)
uv pip install otai-hf-local

# Oder das komplette Bundle installieren
uv pip install isOpen-ticket-ai[all]

Erste Konfiguration

1. Umgebungsvariablen setzen

export OTOBO_BASE_URL="https://your-ticket-system.com"
export OTOBO_API_TOKEN="your-api-token"

2. Konfigurationsdatei erstellen

Erstellen Sie config.yml:

# Plugins laden
plugins:
  - name: otobo_znuny
    config:
      base_url: '${OTOBO_BASE_URL}'
      api_token: '${OTOBO_API_TOKEN}'

# Pipeline konfigurieren
orchestrator:
  pipelines:
    - name: classify_tickets
      run_every_milli_seconds: 60000 # Läuft jede 60 Sekunden
      pipes:
        # Offene Tickets abrufen
        - pipe_name: fetch_tickets
          search:
            StateType: 'Open'
            limit: 10

        # Tickets protokollieren (für Tests)
        - pipe_name: log_tickets

Ihre erste Pipeline ausführen

# Pipeline ausführen
isOpen-ticket-ai run --config config.yml

# Oder mit ausführlicher Protokollierung
isOpen-ticket-ai run --config config.yml --log-level DEBUG

Sie sollten eine Ausgabe wie folgt sehen:

[INFO] Loading configuration from config.yml
[INFO] Initializing plugins...
[INFO] Starting orchestrator...
[INFO] Running pipeline: classify_tickets
[INFO] Fetched 10 tickets
[INFO] Pipeline completed successfully

Nächste Schritte

Klassifizierung hinzufügen

Aktualisieren Sie Ihre Konfiguration, um Tickets zu klassifizieren:

orchestrator:
  pipelines:
    - name: classify_tickets
      run_every_milli_seconds: 60000
      pipes:
        - pipe_name: fetch_tickets
          search:
            StateType: 'Open'
            limit: 10

        # ML-Klassifizierung hinzufügen
        - pipe_name: classify_queue
          model_name: 'bert-base-uncased'

        # Tickets aktualisieren
        - pipe_name: update_ticket
          fields:
            QueueID: '{{ context.predicted_queue_id }}'

Beispiele erkunden

Schauen Sie sich vollständige Beispiele an:

# Verfügbare configExamples auflisten
ls docs/raw_en_docs/config_examples/

# Beispiel für Queue-Klassifizierung testen
cp docs/raw_en_docs/config_examples/queue_classification.yml config.yml
isOpen-ticket-ai run --config config.yml

Mehr erfahren

Installations-Guide - Detaillierte Installationsanweisungen
Erste Pipeline Tutorial - Schrittweise Pipeline-Erstellung
Konfigurationsreferenz - Vollständige Konfigurationsdokumentation
Verfügbare Plugins - Plugin-Dokumentation

Häufige Probleme

Verbindungsfehler

Error: Failed to connect to ticket system

Lösung: Überprüfen Sie, dass OTOBO_BASE_URL korrekt und zugänglich ist.

Authentifizierungsfehler

Error: 401 Unauthorized

Lösung: Prüfen Sie, dass OTOBO_API_TOKEN gültig ist und die erforderlichen Berechtigungen hat.

Plugin nicht gefunden

Error: Plugin 'otobo_znuny' not found

Lösung: Installieren Sie das Plugin:

uv pip install otai-otobo-znuny

Hilfe erhalten

Was kommt jetzt?

Nachdem Sie Open Ticket AI nun laufen haben:

Konfiguration anpassen: Für Ihren Workflow adaptieren
Mehr Pipes hinzufügen: Funktionalität erweitern
Performance überwachen: Klassifizierungsgenauigkeit tracken
Skalieren: Mehr Tickets verarbeiten
Mitwirken: Ihre Erfahrungen und Verbesserungen teilen