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So funktioniert's

Von der Anfrage zum Ergebnis — eine fünfstufige intelligente Pipeline.

Fünf Schritte zu Ergebnissen

1
Verstehen

Anfrage parsen und optimale Strategie wählen (Fast / ReAct / Swarm / Hybrid).

2
Planen

In Schritte aufteilen und Werkzeuge wählen — Suche, Dateien, Code, Bilder, PPT.

3
Ausführen

Aktionen in kontrollierten Umgebungen ausführen — EEA-First-Routing, Sandboxed Code.

4
Verifizieren

Kritiker/Tester-Muster oder Schwarm-Verifikation für Genauigkeit.

5
Liefern

Endausgabe — Bericht, SOP, Präsentation, Aktionsplan — führungsfertig.

RAG — Retrieval-Augmented Generation

RAG ermöglicht Obsigen, anhand Ihres Wissens zu antworten, Halluzinationen zu reduzieren und Nachvollziehbarkeit zu verbessern.

Empfohlene RAG-Pipeline
  1. Aufnehmen: SOPs, Richtlinien, ERP-Dokumente, Tickets, Produktkataloge
  2. Verarbeiten: Parsen → Chunking → Metadaten-Anreicherung
  3. Einbetten: Semantische Vektoren für schnellen Ähnlichkeitsabruf
  4. Speichern: EU-gehostete Vektor-DB + Metadaten-Index
  5. Abrufen: Top-k + Filter (ACL, Aktualität, Systemkontext)
  6. Generieren: Fundierte Antwort + Belegfragmente
RAG-Quelle Beispielinhalt Geschäftsergebnis
ERP / MRP Stücklisten, Arbeitspläne, Bestände, Vorlaufzeiten Schnellere Planung, weniger Fehlbestände
SOC KB Runbooks, Erkennungen, Vorfallshistorie Schnellere Triage und Reaktion
CRM / E-Commerce Produktinfos, Preise, Segmentierung Bessere Next-Best-Actions
SOP / ISO-Dokumente Verfahren, Audits, Compliance Konsistenz + Auditbelege

Trainierbare KI — Feinabstimmung

Feinabstimmung passt Obsigen an Ihre Terminologie, Ihren Ton und Ihre Prozessmuster an.

EU-sichere Trainingsposition
  • Nur auf genehmigten Datensätzen trainieren
  • Trainingsdaten in EWR-Speicher halten
  • Evaluierungstors und Red-Team-Prompts vor der Bereitstellung
Methode Optimal für Hinweise
SFT / Instruction Tuning Konsistente Antworten im "Hausstil" Benötigt kuratierte Beispiele
LoRA-Adapter Kosteneffiziente Spezialisierung Pro-Mandant oder Pro-Team-Varianten
Preference Tuning An interne Standards anpassen Verwendet gerankte Ausgaben
Tool-Use Tuning Bessere Planung/Ausführung Verbessert Agenten-Zuverlässigkeit

Referenzimplementierung

SchichtTechnologie
Backend APISymfony 7, PHP 8.2 — REST + SSE streaming
FrontendSymfony + Vanilla JS — streaming UI
DatabaseMySQL 8.0 — chats, users, sessions
Cache / Rate LimitsRedis 6+ — throttling, TTL storage
AuthJWT (HS256) — secure sessions
DienstTechnologie
Search (self-hosted)SearXNG (Docker) — private meta-search
Search (premium)Brave Search API Pro
SandboxDocker + Python 3.11 — isolated execution
AI InferenceOpenAI-compatible API via EU provider
Images / VisionFLUX.1-schnell / Llama-4-Scout-17B

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Erfahren Sie, wie Obsigen Ihre Daten mit geschichteten Kontrollen und EEA-First-Architektur schützt.