Zur StartseiteLösungen
Zur Hauptseite und Kontaktstrecke von stark AI
Wissensmanagement
Machen Sie Unternehmenswissen aus PDFs, E-Mails, Bildern und Richtlinien sicher durchsuchbar — und beantworten Sie Fragen direkt aus freigegebenen Quellen.
Knowledge Flow
Die Wissensdatenbank verbindet vorhandene Quellen mit einer kontrollierten Antwortlogik. Jede Phase hat eine klare Aufgabe.
PDFs, E-Mails, Scans und Fachsysteme an einem Ort anbinden.
Text extrahieren, OCR anwenden und Inhalte sinnvoll aufteilen.
Bedeutung statt exakter Begriffe finden und Kontext bereitstellen.
Antworten mit freigegebenen Quellen und passenden Rechten erzeugen.
Im Arbeitsalltag
Mitarbeitende fragen in ihrer Sprache. Die Wissensdatenbank bringt die passende Information aus freigegebenen Quellen in den Arbeitsfluss.
Belegbare Antworten statt Vermutungen
Quellen und Berechtigungen bleiben Teil der Antwort — nicht nur ein unsichtbarer Prozess im Hintergrund.
Wissensassistent
Sie
Gilt die Reisekostenordnung für Dienstreisen im Inland?
Ja. Die aktuelle Reisekostenordnung gilt für Dienstreisen im Inland. Für die Abrechnung zählen die freigegebenen Pauschalen und Nachweise aus der HR-Richtlinie.
Quellen
Digitale Dokumente, Scans, E-Mails, Bilder und Fachsysteme werden gemeinsam durchsuchbar — inklusive Metadaten, Quellen und Berechtigungen.
Aus verstreuten Dateien wird eine gemeinsame Wissensbasis — suchbar, nachvollziehbar und passend zum Arbeitskontext.
RAG, Embeddings, Vektorsuche und LLMs greifen ineinander. Die vier Phasen zeigen, was im Hintergrund passiert — ohne den Lesefluss zu blockieren.
Zunächst werden relevante Datenquellen angebunden. Die Datenquellen können einmalig importiert oder regelmäßig synchronisiert werden.
Viele Dokumente sind für Maschinen zunächst nicht direkt verständlich. Deshalb werden die Inhalte technisch aufbereitet.
Bei digitalen PDFs wird Text direkt extrahiert. Bei gescannten Dokumenten oder Bildern kommt OCR zum Einsatz. OCR bedeutet Optical Character Recognition, also Texterkennung aus Bildern. Dadurch können auch gescannte Verträge, Briefe, Tabellen oder Screenshots analysiert werden.
Zusätzlich können Metadaten wie Dateiname, Erstellungsdatum, Quelle, Dokumenttyp oder zugehörige Person gespeichert werden.
Lange Dokumente werden in kleinere Abschnitte aufgeteilt. Diese Abschnitte nennt man Chunks.
Das ist wichtig, weil ein LLM nicht immer ein vollständiges Dokument auf einmal verarbeiten soll. Stattdessen sucht das System gezielt die relevantesten Textabschnitte heraus. Gute Chunking-Strategien achten darauf, dass zusammengehörige Inhalte nicht auseinandergerissen werden.
Ein Vertrag wird nicht nur als Gesamtdatei gespeichert, sondern in sinnvolle Abschnitte wie Laufzeit, Kündigung, Zahlungsbedingungen und Datenschutz aufgeteilt. Dadurch kann die AI später gezielt auf die passende Passage zugreifen.
Die einzelnen Textabschnitte werden in sogenannte Embeddings umgewandelt. Ein Embedding ist eine mathematische Darstellung der Bedeutung eines Textes.
Diese Embeddings werden in einer Vektordatenbank gespeichert. Dadurch kann das System nicht nur nach exakten Begriffen suchen, sondern nach Bedeutung.
Wenn eine Person nach „Wie kann ein Vertrag beendet werden?“ sucht, kann das System relevante Stellen finden, auch wenn im Dokument selbst „Kündigungsfrist“, „Vertragsbeendigung“ oder „ordentliche Kündigung“ steht.
Wenn eine Nutzerin oder ein Nutzer eine Frage stellt, wird diese ebenfalls semantisch analysiert. Das System sucht dann die relevantesten Chunks in der Wissensdatenbank.
Dabei können Filter angewendet werden, damit nur passende und freigegebene Informationen verwendet werden.
Über ein Rollen- und Rechtemodell wird gesteuert, wer welche Informationen sehen darf.
RBAC steht für Role-Based Access Control. Dabei werden Berechtigungen nicht jeder Person einzeln zugewiesen, sondern über Rollen. Das Rollenmodell ist besonders wichtig, wenn sensible Daten verarbeitet werden.
Nachdem relevante Inhalte gefunden wurden, werden diese dem LLM als Kontext übergeben. Das Modell erstellt daraus eine verständliche Antwort.
Wichtig ist: Die Antwort basiert nicht nur auf allgemeinem Modellwissen, sondern auf den freigegebenen Dokumenten des Unternehmens.
Optional können Quellen, Dokumentnamen oder Textstellen mit angezeigt werden. Dadurch bleibt nachvollziehbar, woher eine Antwort stammt.
Je nach Anforderungen kann die Lösung vollständig self-hosted im eigenen Rechenzentrum, auf eigener Cloud-Infrastruktur, in einer europäischen Cloud-Umgebung oder hybrid mit ausgewählten externen AI-Diensten betrieben werden.
Für besonders sensible Daten kann ein self-hosted LLM eingesetzt werden. Dadurch bleiben Dokumente, Suchanfragen und Antworten unter eigener Kontrolle. Das ist insbesondere für Unternehmen relevant, die keine Daten ins Ausland übertragen möchten oder strenge Datenschutzanforderungen erfüllen müssen.
Die wichtigsten Zusammenhänge bleiben verfügbar. Öffnen Sie nur den Bereich, der für Ihre Entscheidung gerade relevant ist.
In vielen Unternehmen sind wichtige Informationen zwar vorhanden, aber nicht einfach zugänglich. Dokumente liegen in Netzlaufwerken, SharePoint, Google Drive, E-Mail-Postfächern, Scans oder Fachsystemen. Mitarbeitende müssen oft wissen, wo eine Information abgelegt wurde, wie die Datei heißt oder welche Person darüber Bescheid weiß.
Das führt zu Zeitverlust, doppelter Arbeit und Wissensinseln. Besonders schwierig wird es, wenn Informationen in gescannten PDFs, Bildern, E-Mail-Anhängen oder alten Ordnerstrukturen liegen.
Die Lösung ist eine zentrale Wissensdatenbank, die Unternehmensdokumente automatisch verarbeitet und durchsuchbar macht. Inhalte aus PDFs, Office-Dokumenten, E-Mails, Bildern oder anderen Quellen werden extrahiert, analysiert und strukturiert gespeichert.
Anstatt manuell nach Dateien zu suchen, können Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen. Die AI durchsucht die angebundenen Wissensquellen und liefert eine Antwort auf Basis der vorhandenen Dokumente.
Der besondere Mehrwert liegt nicht nur in der Suche, sondern in der kontrollierten Nutzung von AI auf eigenen Unternehmensdaten.
Die Lösung kann so aufgebaut werden, dass sensible Daten im Unternehmen bleiben. Je nach Anforderung können Komponenten wie Datenbank, Dokumentenverarbeitung und LLM vollständig self-hosted betrieben werden. Dadurch müssen vertrauliche Dokumente nicht an externe Anbieter oder ins Ausland übertragen werden.
Zusätzlich kann ein rollenbasiertes Berechtigungsmodell eingesetzt werden. Über RBAC, also Role-Based Access Control, wird gesteuert, welche Personen oder Abteilungen auf welche Inhalte zugreifen dürfen. So sieht beispielsweise HR nur HR-relevante Dokumente, während technische Teams Zugriff auf technische Dokumentationen erhalten.
Large Language Models können Sprache sehr gut verstehen und beantworten. Sie kennen jedoch nicht automatisch die internen Dokumente eines Unternehmens. Genau hier kommt RAG ins Spiel.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Das Sprachmodell wird nicht nur allgemein gefragt, sondern erhält vor der Antwort passende Informationen aus der eigenen Wissensdatenbank.
Dadurch ergänzt RAG klassische LLMs sinnvoll: Das Modell muss das Wissen nicht dauerhaft auswendig lernen, sondern greift kontrolliert auf aktuelle und interne Informationen zu.
Eine AI-Dokumentenanalyse eignet sich besonders für Unternehmen, die regelmäßig mit vielen Dokumenten und wiederkehrenden Informationsfragen arbeiten.
Der größte Nutzen liegt darin, Informationen schneller und zuverlässiger zu finden. Mitarbeitende müssen nicht mehr manuell durch Ordner, E-Mails oder PDFs suchen, sondern können Fragen direkt an die Wissensdatenbank stellen.
Auch unterschiedliche Datenformate können einbezogen werden. Neben klassischen PDFs und Office-Dokumenten lassen sich beispielsweise auch E-Mails, E-Mail-Anhänge, Bilder, Scans oder Screenshots verarbeiten. Über OCR und Texterkennung werden auch Inhalte nutzbar gemacht, die bisher nur als Bild oder Scan vorlagen.
Das reduziert Rechercheaufwand, beschleunigt interne Prozesse und macht vorhandenes Unternehmenswissen breiter verfügbar.
Am Ende entsteht eine zentrale, sichere und AI-fähige Wissensbasis. Unternehmen behalten die Kontrolle über ihre Daten, können Zugriffe rollenbasiert steuern und vorhandenes Wissen effizient nutzbar machen.
Das Ergebnis ist kein einfacher Chatbot, sondern eine strukturierte Wissensplattform, die Dokumente versteht, Informationen auffindbar macht und Mitarbeitende im Tagesgeschäft unterstützt.
Unternehmenswissen wird nur dort sichtbar, wo es gebraucht wird. Rollen, freigegebene Quellen und das Betriebsmodell lassen sich gemeinsam definieren.
Eine AI-gestützte Dokumentenanalyse mit Wissensdatenbank macht vorhandenes Unternehmenswissen schneller, sicherer und einfacher nutzbar. Durch RAG, semantische Suche, OCR, Vektordatenbanken und rollenbasierten Zugriff entsteht eine Plattform, die Mitarbeitende im Alltag konkret unterstützt.
Statt Informationen mühsam zu suchen, können Teams direkt fragen und erhalten Antworten auf Basis der eigenen Dokumente. So wird aus verstreutem Wissen eine strukturierte, sichere und intelligente Wissensbasis.