Der On-Premise RAG Wissensassistent von Artificians beantwortet Fragen aus firmeneigenen PDFs, Wikis und internen Dateien mit lokaler LLM-Inferenz — kein externer API-Aufruf, niemals — und belegt jede Antwort mit der exakten Quellstelle.
Das gesamte Modell läuft auf der eigenen Server- oder GPU-Hardware des Kunden; keine Anfrage erreicht jemals OpenAI, Anthropic oder eine Drittanbieter-API.
Eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) ruft die exakte Textstelle hinter jeder Antwort ab, mit direktem Verweis auf Quelldokument und Seite.
Jede hochgeladene Datei wird automatisch in Chunks zerlegt, eingebettet und dem Vektorindex hinzugefügt — ohne manuellen Verarbeitungsschritt.
PDFs, Word-Dateien, interne Wikis, Tabellen und gescannte Dokumente per OCR speisen dieselbe Wissensbasis.
Das zugrunde liegende LLM ist austauschbar, sodass das Modell auf der Hardware des Kunden zu dessen Compliance-Stufe und verfügbarer Rechenleistung passt.
Die Oberfläche wird als vollständige interne Anwendung oder als schlankes Chat-Widget in ein bestehendes Intranet oder Portal eingebettet.
Rechtsabteilungen, Behörden und Ingenieurteams in Deutschland, Österreich und der Schweiz stehen vor demselben Problem: Cloud-KI-Tools verarbeiten Anfragen auf fremden Servern. Für DSGVO-relevante und vertrauliche Dokumente ist das nicht akzeptabel.
Der On-Premise RAG Wissensassistent läuft vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur des Kunden. Dokumente, Embeddings und Modellgewichte verlassen niemals die Netzwerkgrenze, in der sie begonnen haben — keine Cloud-API-Aufrufe, keine Drittanbieter-Modelle, kein Telemetrie-Versand.
Bereitstellung beginnt mit dem bestehenden Dokumentenbestand des Kunden — keine Migration in eine neue Dateistruktur nötig. Neue Dokumente werden automatisch indexiert, sobald sie hinzugefügt werden.