zwei layer
die die arbeit machen.
zwei layer. einer läuft unter allem und strukturiert, was dein unternehmen weiß. der andere bringt das zu jedem AI-tool, das dein team nutzt.
ein gedächtnis.
jede oberfläche.
klick auf einen node. der divider pulsiert. der retrieval-layer liest aus dem gleichen memory, in das jede ingestion-quelle schreibt.
multimodale fähigkeiten.
multimodale inputs werden nativ verarbeitet. text, bilder, video, audio. verträge, decks, gescannte dokumente und meeting-aufnahmen werden abfragbarer content.
dokumente, notizen, nachrichten
verträge, memos, slack-threads, notion-seiten — alle geparst, verlinkt und zitierbar.
screenshots, diagramme, scans
gescannte dokumente, whiteboard-fotos und produkt-screenshots werden abfragbar.
aufnahmen & demos
aufgenommene calls und produkt-walkthroughs werden transkribiert, zusammengefasst und indiziert.
sprachnotizen & diktat
sprachmemos und podcast-clips fließen in denselben knowledge-layer wie text.
verträge, decks, reports
layout-aware parsing extrahiert struktur aus pdfs — tabellen, klauseln, abbildungen.
transkripte mit sprechern
wer hat was wann gesagt. entscheidungen und zusagen sichtbar und mit dem account verlinkt.
offen by design.
markdown-repo als source of truth. postgres mit vector-search für retrieval. offene standards für das interface. jeder layer ist offen. kein proprietärer lock-in. du kannst den knowledge-layer mitnehmen, wenn du gehst.
produkt & technik.
wie unterscheidet sich das von einem rag-setup oder einem internen wiki?
rag leitet wissen bei jeder anfrage neu ab. ein wiki liegt rum, bis jemand es aktualisiert. der knowledge-layer kompiliert einmal, bleibt automatisch aktuell, baut querverweise vor, markiert widersprüche beim ingest und wird mit der zeit stärker.
wie sieht die zugrundeliegende architektur aus?
markdown-repo als source of truth, postgres mit vector-search für retrieval, offene standards für das interface. jeder layer ist offen. kein proprietärer lock-in. du kannst den knowledge-layer mitnehmen, wenn du gehst.
kann das pdfs, bilder und meeting-videos lesen?
ja. multimodale inputs werden nativ verarbeitet. text, bilder, video, audio. verträge, decks, gescannte dokumente und meeting-aufnahmen werden abfragbarer content.
sieh es auf deinen quellen.
90 minuten mit deinem leadership-team. wir mappen deine quellen, deine AI-nutzung und die drei queries, die den größten hebel bringen. du gehst raus mit scope und schriftlichem plan innerhalb von 48 stunden.