Frederik von der HeydenINDIVIDUELLE SOFTWAREENTWICKLUNG & AI-NATIVE BUILDER

Intelligente Systeme

RAG-Wissenssystem

Über 1.400 Dokumente, durchsuchbar nach Bedeutung. LLM generiert Embeddings lokal, die Hybrid-Suche kombiniert semantische Treffer mit Keyword-Matching. Kein Cloud-Service, kein Vendor Lock-in. Automatischer Reindex jede Nacht.

Was die Lösung kann

01

Lokale Embeddings

Lokales LLM generiert Vektoren direkt auf dem Server. Kein Dokument verlässt das System. Kein API-Call, keine Kosten pro Query.

02

Hybrid-Suche

Semantische Suche findet inhaltlich verwandte Dokumente, auch bei anderer Formulierung. Keyword-Suche ergänzt für exakte Begriffe. Beide Ergebnisse werden gewichtet zusammengeführt.

03

Automatischer Reindex

Jede Nacht um 03:30 läuft der Indexer über alle neuen und geänderten Dokumente. Das System bleibt aktuell, ohne manuelles Eingreifen.

04

MCP-Integration

LLMs und KI-Agenten greifen direkt auf die Wissensbasis zu. Jede Aufgabe beginnt mit einer Vault-Suche, bevor Code geschrieben wird.

Kennzahlen

1.400+

Dokumente indexiert

Lokal

Embeddings auf Server

03:30

Täglicher Reindex

Hybrid

Semantisch + Keyword

Tech-Stack

Node.jsOllamaqwen3-embeddingMCP ServerObsidianDeutscher Server

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1.400+ Dokumente, sofort durchsuchbar. Auf Ihrem Server, unter Ihrer Kontrolle.

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