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Wissensdatenbank aus Dokumenten

Interne Dokumente werden indexiert und sind per Frage abrufbar - Wissen ist nicht mehr in Dateien begraben.

Größe XL Stabil Microsoft-kompatibel

Was dieser Stack macht

In jedem Unternehmen steckt enormes Wissen in Dokumenten - Handbüchern, Protokollen, Präsentationen. Aber niemand weiß mehr genau wo welche Information steht. Die Suche in Dateisystemen ist frustrierend.

Kern-Komponenten

Docling Kern
Dokumenten-Extraktion aus PDFs, Word und Bildern - strukturiert und zuverlässig.
MIT Score 85/100
Qdrant Kern
Hochperformante Vektor-Datenbank für semantische Suche und Embeddings.
Apache-2.0 Score 91/100
Ollama Kern
Lokale LLM-Ausführung für Open-Source-Sprachmodelle (Llama, Mistral u.a.).
MIT Score 88/100
n8n Kern
Workflow-Automatisierung mit visuellen Flows und 400+ Integrationen.
Fair-Code Score 92/100

Optionale Erweiterungen

Nextcloud Optional
Selbst gehostete Datei- und Kollaborationsplattform.
AGPL-3.0
Technischer Aufbau für Interessierte
Embedding-Erzeugung via Ollama (lokale Modelle). Vektordatenbank Qdrant für semantische Suche. Dokument-Ingestion via Docling. Orchestrierung via n8n. Chat-Interface optional via Open WebUI.

Was du damit machen kannst

  • Dokumente werden aus definierten Quellen eingelesen
  • Inhalte werden in Embeddings überführt und in Vektordatenbank gespeichert
  • Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen
  • Relevante Passagen werden gefunden und als strukturierte Antwort ausgegeben
  • Neue Dokumente werden automatisch beim Hinzufügen indexiert

Interesse geweckt?

Wir klären in einem kurzen Gespräch, ob und wie dieser Use Case bei euch passt.

Erstgespräch vereinbaren
Kostenlos · 45 Minuten · kein Selbst-Setup
Kern-Tools 4
Optionale Tools 1
Zielgruppe KMU, Mittelstand, Microsoft-Nutzer

Tool-Websites

Docling ↗ Qdrant ↗ Ollama ↗ n8n ↗ Nextcloud (optional) ↗