Ihre souveräne KI-Plattform. Skalierbar. Intelligent. 100% Ihnen. Your Sovereign AI Platform. Scalable. Intelligent. 100% Yours.
Stellen Sie sich eine KI-Architektur vor, die vollständig Ihnen gehört. Keine Lizenzgebühren, kein Datenabfluss, 100% Betrieb auf Ihren eigenen Servern.
Gleichzeitig ist dieses System keine Sackgasse: Es ist "Cloud Ready". Sollten Sie morgen unendliche Skalierung benötigen, lässt sich die Container-Architektur nahtlos zu Cloud-Anbietern (AWS, Azure) erweitern. Sie behalten die Wahlfreiheit.
Mehr als nur ein Chatbot: Wir integrieren echte Agenten. Denken Sie an diese als digitale Mitarbeiter. Sie suchen nicht nur Informationen (wie eine Suchmaschine), sondern führen komplexe Aufgaben aus – sie planen Schritte, rufen Tools auf und lösen Probleme selbstständig.
Die Architektur folgt strikten IT-Standards: Frontend und Backend sind entkoppelt, die Intelligenz (LLM) ist austauschbar, und Sicherheit (Human-in-the-Loop) ist fest eingebaut.
Imagine an AI architecture that belongs to you completely. No license fees, no data outflow, 100% operation on your own servers.
At the same time, this system is not a dead end: It is "Cloud Ready". If you need infinite scaling tomorrow, the container architecture moves seamlessly to cloud providers (AWS, Azure). You retain the freedom of choice.
More than just a chatbot: We integrate real Agents. Think of them as digital employees. They don't just search for information (like a search engine), they execute complex tasks – planning steps, calling tools, and solving problems autonomously.
The architecture follows strict IT standards: Frontend and backend are decoupled, intelligence (LLM) is interchangeable, and security (Human-in-the-Loop) is built-in.
Rapid Prototyping Frameworks für Python. Ermöglichen interaktive Demos mit Drag & Drop Datei-Uploads ohne Frontend-Entwicklung. Ideal für interne Tools.
Hochperformantes, asynchrones Framework. Unterstützt Streaming Responses (Token-by-Token) für bessere UX und validiert Inputs strikt via Pydantic.
Ermöglicht "Stateful Agents". Anders als einfache Chains behalten Agenten hier ein Gedächtnis und können Schleifen durchlaufen (Plan-and-Execute Pattern).
Das Model Context Protocol standardisiert, wie Agenten mit Tools sprechen. Verhindert Spaghetti-Code bei Integrationen.
Integration in MS Teams. Kritische Aktionen (z.B. E-Mail senden) erfordern eine explizite menschliche Freigabe im Chat.
Kombiniert Vektorsuche (Semantik) mit BM25 (Keywords). Optionale Reranker erhöhen die Präzision der Suchergebnisse signifikant.
Orchestrierung der Daten-Pipelines. Regelt das Parsing (Docling OCR), Chunking und Embedding von Dokumenten skalierbar und wiederholbar.
Zwischenspeicher für LLM-Antworten und Vektor-Abfragen. Reduziert Latenz und Rechenkosten bei wiederkehrenden Anfragen.
End-to-End Tracing. Macht sichtbar, was im Agenten passiert (Input, Output, Latenz, Kosten) und ermöglicht Qualitäts-Audits.
Lasttests zur Bestimmung der maximalen Kapazität vor dem Rollout. Findet Engpässe im Retrieval oder der Inferenz.
Vollständig containerisiert. Die Lösung ist cloud-agnostisch und kann on-premise auf Kubernetes oder Docker Compose laufen.