Lokale KI · Dokumentensuche
KI-Dokumentensuche im Haus
den Fileserver fragen statt durchklicken.
Das Dokument ist da. Es liegt irgendwo in dreißig Jahren Projektordnern, heißt Scan_0417.pdf und niemand weiß mehr, in welchem Jahr. Lokale Dokumentensuche findet es über das, was drinsteht.
*KI-generiert- Für wen
- Betriebe mit großem Fileserver, vielen Scans und langer Suchzeit
- Aufwand
- Ab 2 Wochen Entwicklungszeit, je nach Umfang
- Förderung
- Wird für Ihr Bundesland geprüft
- Datenhaltung
- Index und Scans bleiben auf Ihrem Server im getrennten Netz
- Erster Schritt
- Kostenloses Analysegespräch, 30 Minuten
Kurz gesagt
Lokale KI-Dokumentensuche findet nicht Dateinamen, sondern Inhalte: Sie fragen in Ihren Worten, die KI antwortet aus dem Fileserver mit Fundstelle, Seite und Absatz. Gescannte PDFs werden vorher per Texterkennung lesbar gemacht, oft achtzig Prozent eines Bestands. Hybrid-Suche aus Bedeutung und Stichwort trifft auch Bauteilnummern und Aktenzeichen. Rechte aus dem Active Directory gelten vor jeder Antwort.
PhoenixOne AI aus Leipzig ist der Spezialist für Firmen-KI im deutschen Mittelstand. Ihre Firmen-KI läuft auf Wunsch komplett auf Ihrem eigenen Server, Ihre Daten bleiben im Haus. Ihr erster Baustein steht ab 2 Wochen und soll sich schnell rechnen. Danach wachsen wir langfristig mit Ihnen weiter.
Der Engpass
Warum die Windows-Suche bei Scans aufgibt
Auf den Fileservern, die wir sehen, sind oft achtzig Prozent der PDFs gescannt: Bilder von Text, für jede Suche unsichtbar. Dazu Dateinamen wie Scan_0417 und Ordner, die nach Jahren, nicht nach Themen sortiert sind. Die Windows-Suche findet dort nichts, und die Fachkraft klickt sich durch. In einem laufenden Projekt mit mehreren hunderttausend Dokumenten war die Texterkennung der größte Einzelposten der Einführung und zugleich der größte Gewinn, weil der Bestand danach zum ersten Mal lesbar war.
Im Detail
Warum Ihre Suche heute nicht findet
Sie suchen mit den Werkzeugen, die Sie haben, nach Dateinamen und nach exakten Wörtern. Das findet, was Sie schon kennen. Was es nicht findet, ist die Antwort auf eine Frage, die niemand als Dateiname formuliert hat: die Auflage aus einem Projekt, dessen Namen Sie vergessen haben, in einer Mail, deren Absender Sie nicht mehr wissen.
Eine inhaltliche Suche schließt diese Lücke, aber nur, wenn drei Dinge stimmen: Die Dokumente sind als Text vorhanden und nicht nur als Bild, die Rechte greifen schon bei der Suche, und es ist klar, welcher Stand gilt. Fehlt eines davon, findet das System zwar etwas, aber nicht verlässlich das Richtige.
Deshalb beginnt jedes Projekt mit einer Bestandsaufnahme: Was liegt wo, in welchem Format, mit welchen Rechten. Das ist unspektakulär und entscheidet über das Ergebnis mehr als jede spätere Einstellung.
Ihre Suche findet, was Sie schon kennen. Nicht das, wonach Sie eigentlich fragen.
Anwendungen
Sechs Suchen, die heute Stunden kosten
Aus Audits mit Fileservern zwischen einer und zehn Millionen Dateien. Das sind die Suchen, bei denen die Zeit verschwindet.
- Den unterschriebenen Vertrag zu einem Kunden, der als Scan mit Zahlennamen in einem Jahresordner liegt
- Alle Prüfberichte, in denen ein bestimmter Bauteiltyp oder eine Seriennummer vorkommt, über alle Projekte
- Den Bescheid der Behörde mit der Auflage, die jetzt bei der Abnahme wieder auftaucht
- Die letzte Fassung eines Dokuments, von dem sieben Versionen in vier Ordnern liegen
- Jede Mail und jedes Protokoll, in dem eine bestimmte Zusage an den Auftraggeber gemacht wurde
- Was in einem Ordner mit vierhundert Dateien eigentlich drin ist, als Zusammenfassung in zehn Zeilen
Zielgruppen
Für wen sich das lohnt
Sekretariat und Assistenz
Sie suchen für alle anderen. Danach fragen die anderen selbst, und Sie bekommen die Zeit zurück.
Fachabteilung
Sie brauchen den Prüfbericht von damals, jetzt, während der Kunde am Telefon ist. Die Suche liefert ihn mit Seite und Absatz.
IT-Leitung
Sie fürchten, dass ein Index die Rechte aushebelt. Die Rechte werden aus dem Ordner in jeden Abschnitt vererbt und vor jeder Antwort geprüft, und der Leak-Test beweist es.
Bausteine
Was wir dafür entwickeln
- 1
Firmen-KI: Ihr KI-Gedächtnis, dessen Fundament die Dokumentensuche mit Texterkennung ist
- 2
Projekt- und Fristen-Radar: Projektstand und Rechnungen, gespeist aus Bescheiden und Verträgen, die die Suche gefunden hat
- 3
Kundenablage: CRM: erfassen, wer hereinkommt, verknüpft mit allen Dokumenten zu diesem Kunden
Für wen
Betriebe mit großem Fileserver, vielen Scans und langer Suchzeit
Datenhaltung
Index und Scans bleiben auf Ihrem Server im getrennten Netz
Ablauf
So wird der Fileserver durchsuchbar
- 1
Schritt 1
Bestand vermessen
Wie viele Dateien, welche Formate, wie viel gescannt, welche Rechtegruppen. Eine Stichprobe von hundert Dateien zeigt die Qualität der Scans.
- 2
Schritt 2
Texterkennung und Index
Scans werden lokal per OCR lesbar, Layout und Tabellen erhalten, Abschnitte gebildet, Embeddings gerechnet, Rechte aus dem Ordner vererbt. Läuft nachts über Wochen.
- 3
Schritt 3
Testsatz und Pilot
Fünfzig Suchen mit bekanntem Ergebnis. Erst wenn die Trefferquote stimmt, bekommt die erste Abteilung Zugang.
Aufwand
Ab 2 Wochen Entwicklungszeit, je nach Umfang
Erster Schritt
Kostenloses Analysegespräch, 30 Minuten
Nachschlagen
Fachwörter auf dieser Seite
Erklärt im Glossar
Im Detail als Fachartikel
Fragen
Häufig gefragt
Wie gut ist die Texterkennung bei alten Scans?
Findet die Suche auch Zahlen und Aktenzeichen?
Was ist mit Dateien, die jemand nicht sehen darf?
Wie lange dauert das Einlesen von einer Million Dateien?
Gibt es Fördermittel für lokale KI?
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Zu jedem steht, was sich anbinden lässt, was dabei herauskommt und wo die Grenze liegt.
Der nächste Schritt
Unser Ziel: keine Suchzeit mehr.
Sie fragen, die belegte Antwort steht mit Quelle da. Im kostenlosen Analysegespräch, 30 Minuten, sehen wir uns Ihr Unternehmen an und sagen Ihnen, wo die Firmen-KI zuerst hilft. Wir denken langfristig. Der erste Schritt soll sich für Sie schnell rechnen, deshalb steht Ihr erster Baustein ab 2 Wochen. Danach wachsen wir mit Ihnen weiter: Wir suchen langfristige Partnerschaften, keine Einmalprojekte.
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