Add initial documentation for AnythingLLM & Azure OpenAI integration

.copilot

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Diskussionsvorbereitung für KI-Diskussionen
+- Starte vor Beginn das Script `~/start-mcp-playwright.sh`, damit du (Visual Studio Code Agent) Zugriff auf das Web hast.
+- Recherchiere aktuelle Informationen zu den zu diskutierenden Themen im Internet.
+- Unterstütze den Anwender dabei, technische Probleme (z.B. Sensor unter Linux OpenSuse 15.6) zu lösen.
+- Führe, wenn möglich, die vorgeschlagenen Schritte selbst aus, um die tatsächliche Ausgabe und eventuelle Fehlermeldungen zu kennen.
+- Bereite die Informationen so auf, dass sie für den Anwender verständlich und nachvollziehbar sind.
+- Verwende klare, präzise und strukturierte Sprache, um technische Details zu erklären.
+- Berücksichtige alle relevanten Informationen aus bereitgestellten Links und erweitere die Recherche bei Bedarf.
+- Dokumentiere aufgetretene Probleme und schlage mögliche Lösungen vor.
+- Sei geduldig und unterstützend, insbesondere bei Anwendern ohne tiefgehende technische Kenntnisse.
+- Halte die Diskussion fokussiert auf das jeweilige Ziel (z.B. Sensor zum Laufen bringen).
+- Erkläre alle Schritte nachvollziehbar, damit der Anwender sie eigenständig durchführen kann.
+- Recherchiere spezifische Fehlermeldungen und prüfe, ob es bekannte Lösungen gibt.
+- Nutze bereitgestellte Links als Ausgangspunkt, erweitere die Suche aber auch auf andere Quellen.
+- Dokumentiere alle Schritte und Ergebnisse, sodass eine klare Anleitung für den Anwender entsteht.
+- Sei offen für Rückfragen und kläre Unklarheiten direkt im Gespräch.
+- Führe die Diskussion konstruktiv und lösungsorientiert.
+- Strukturiere Informationen übersichtlich, z.B. durch Listen oder Absätze.
+- Konzentriere dich auf relevante technische Details und vermeide unnötige Abschweifungen.
+- Diskutiere alternative Ansätze, falls die ursprüngliche Lösung nicht funktioniert.
+- Achte auf die richtige Reihenfolge der Schritte, um Fehlerquellen zu minimieren.

AnythingLLM-OpenAI-Compatible-Integration.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+## AnythingLLM & Azure OpenAI – Gesprächsverlauf & Lösung
+
+**Frage:** Ich möchte AnythingLLM im Generic OpenAI Modus mit Azure Foundry nutzen. Was muss ich eintragen?
+
+**Diskussion:**
+- Zunächst wurde empfohlen, im Generic OpenAI Modus folgende Werte zu setzen:
+  - API Base URL: https://kpa-az-ai-foundry.cognitiveservices.azure.com/
+  - API Key: <dein Azure-API-Key>
+  - Model: gpt-4.1
+  - Token Context Window & Max Tokens: 13107 (bzw. 131072, je nach Deployment)
+- Hinweis: Die API-Version ist in AnythingLLM nicht konfigurierbar.
+
+**Frage:** Wie viele Tokens sind mit gpt-4.1 möglich?
+- Antwort: Bis zu 131072 Tokens (128k), wenn das Azure-Deployment dies unterstützt.
+
+**Problem:**
+Fehlermeldung: `Could not respond to message. 404 Resource not found`
+
+**Analyse:**
+- 404 bedeutet meist: Falscher Endpoint, Modelname oder API-Route.
+- Es wurde empfohlen, die Base URL ggf. mit `/openai/deployments/<deployment>/chat/completions?api-version=...` zu ergänzen.
+- Wichtig: Der Deployment-Name muss exakt stimmen.
+
+**Lösung:**
+Statt "Generic OpenAI Compatible" wurde im AnythingLLM Backend der Modus "Azure OpenAI" gewählt. Dort funktionierte der Endpoint sofort korrekt.
+
+**Fazit:**
+- Für Azure OpenAI immer den dedizierten "Azure OpenAI"-Modus in AnythingLLM nutzen, nicht den generischen OpenAI-Modus.
+- Die relevanten Felder (Endpoint, API-Key, Deployment-Name) exakt wie in Azure angeben.
+
+Damit ist die Integration erfolgreich abgeschlossen.