Installation
AnythingLLM wird self-hosted aufgesetzt und mit Ihrer lokalen Modell-Basis (Ollama) verbunden.
Fragen an Ihre eigenen Dokumente: AnythingLLM macht aus internen Unterlagen eine KI, die mit Quellenangabe antwortet – komplett lokal.
AnythingLLM ist eine quelloffene Anwendung, die Ihre eigenen Dokumente in einen KI-Assistenten verwandelt. Verträge, Handbücher, Protokolle oder Wikis werden eingelesen, lokal indexiert und durchsuchbar gemacht. Mitarbeitende stellen dann Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten mit Quellenangabe (welches Dokument, welche Stelle). Technisch ist das ein „RAG"-System (Retrieval-Augmented Generation) – es nutzt lokale Modelle (z. B. über Ollama), sodass nichts Ihr Haus verlässt.
AnythingLLM ist ideal, wenn das Wissen im Unternehmen vorhanden, aber schwer auffindbar ist. Statt langem Suchen über Laufwerke fragt das Team die KI – etwa nach Klauseln in Verträgen, Vorgaben aus Handbüchern oder Antworten aus alten Protokollen. Besonders wertvoll bei der Einarbeitung neuer Mitarbeitender und in dokumentenintensiven Bereichen wie Kanzleien, Verwaltung oder Technik.
Von Ihren Dokumenten zur fragebaren Wissens-KI – sicher und lokal aufgesetzt.
AnythingLLM wird self-hosted aufgesetzt und mit Ihrer lokalen Modell-Basis (Ollama) verbunden.
Wir richten ein, welche Quellen indexiert werden (Ordner, Wikis, PDFs) und wie sie aktuell bleiben.
Getrennte Arbeitsbereiche und Zugriffe pro Team/Abteilung, damit nur relevante Dokumente sichtbar sind.
Aktualisierung des Index, Modell-Updates, Monitoring und Feinjustierung der Antwortqualität.
AnythingLLM und die Modelle laufen vollständig on-premise. Ihre Dokumente werden lokal indexiert – kein Cloud-Dienst im Spiel.
Vertrauliche Unterlagen bleiben im Haus. Getrennte Arbeitsbereiche und Zugriffe sorgen für saubere Vertraulichkeit – passend zu DSGVO.
Noveris hält den Dokumenten-Index aktuell, pflegt Modelle und überwacht den Betrieb, damit die Antworten verlässlich bleiben.
Noveris richtet AnythingLLM als lokalen Dokumentenassistenten ein – mit Quellenangabe und voller Datenhoheit.