KI-Dokumentensuche für Unternehmen
Du hast tausende Dokumente, aber klassische Suche liefert nur Dateinamen. Intelligente Dokumentensuche liefert konkrete Antworten mit Quellen.
Kurz erklärt
KI-Dokumentensuche findet nicht nur Dateien, sondern liefert konkrete Antworten mit Quellen aus deinen Dokumenten. Sie verarbeitet PDFs, Scans, Office-Dateien und E-Mails und macht relevante Inhalte für LLM-Workflows (RAG) verfügbar. Auch bei nicht-digitalen oder schwierigen Dokumenten nutzen wir State-of-the-Art Multimodal AI statt klassischer OCR-Pipelines. So werden bestehende AI-Features in Produkt, Ops und Support deutlich nützlicher.
Auf einen Blick
- Ergebnis statt Trefferliste: konkrete Antworten statt nur Dateinamen
- Nachvollziehbar: jede Antwort mit Quelle im Originaldokument
- Scan-tauglich: auch gescannte, nicht-digitale PDFs werden verarbeitet
- LLM-ready: relevante Dokumentkontexte werden für AI-Workflows bereitgestellt
- Skalierbar: geeignet für große, heterogene Dokumentbestände
Was wir bauen
Wir bauen KI-gestützte Dokumentensuche, die in deinem bestehenden Stack läuft:
- erfasst und indexiert PDFs, Office-Dateien, E-Mails, Scans
- verarbeitet auch nicht-digitale Dokumente mit State-of-the-Art AI und Multimodal AI statt klassischer OCR-Pipelines
- beantwortet Fragen in natürlicher Sprache
- zeigt die exakte Quelle im Originaldokument
- stellt relevante Treffer für LLM-Workflows (RAG) bereit
Kurz: Nicht “Datei finden”, sondern “Antwort finden und belegen”.
Warum das für Teams wichtig ist
- weniger Zeitverlust bei Rückfragen und Recherche
- weniger Wissensinseln in Einzelpersonen
- schnellere Entscheidungen in Ops, Produkt und Support
- bessere AI-Antworten, weil deine Dokumente als Kontext eingebunden sind
Aktueller Praxiskontext
WIP Use Case
milia.ai ansehen
- Kundendatenbestände mit hunderten bis tausenden Dokumenten pro Mandat
- Hoher Anteil an gescannten, nicht-digitalisierten PDFs
- Unterschiedliche Dokumenttypen und stark variierende Qualität
- Zielbild: Jede AI-Funktion in milia ruft je nach Anfrage passenden Dokumentkontext ab und stellt ihn dem LLM bereit
- Unser Beitrag: Architektur + Implementierung für robuste, skalierende Suche
Für wen das passt
- Middle Management: Teams suchen zu lange nach Informationen, die bereits vorhanden sind
- CTOs und Engineering Leads: AI-Suche soll zuverlässig, nachvollziehbar und wartbar in bestehende Systeme integriert werden
- Produktmanager in SaaS-Teams: Nutzer sollen im Chat große Dokumentbestände sinnvoll nutzen können
- AI-/Innovation-Verantwortliche: Bestehende AI-Features sollen mit belastbarem Dokumentkontext deutlich nützlicher werden
Typische Einsatzfälle
- Vertrags- und Richtlinienabfragen mit Quellen
- interne Wissenssuche über SOPs, Handbücher und E-Mails
- Dokumentensuche als Kontext für AI-Chat in Produkten
- Kombination aus Dokumentenextraktion und semantischer Suche
Integration
Wir integrieren in bestehende Dokumentenspeicher und Workflows. Typische Datenquellen und Systeme: SharePoint, Google Drive, OneDrive / Microsoft 365, Notion, Teams / Slack, Linear, Fileserver, Datenbanken und Produkt-Backends. Fokus: hohe Trefferqualität, nachvollziehbare Quellen, saubere Skalierung.
Häufige Fragen zur KI-Dokumentensuche
Funktioniert das auch mit Scans und schlechter Dokumentqualität?
Ja. Wir nutzen State-of-the-Art AI für Dokumentverständnis und Extraktion, statt klassischer OCR-Pipelines. Dadurch lassen sich auch nicht-digitale Dokumente robust durchsuchbar und zitierbar machen. Je nach Datenlage optimieren wir die Pipeline iterativ mit Fokus auf Trefferqualität und Quellenbezug. Mehr dazu: Multimodal AI.
Was ist der Unterschied zu klassischer Dokumentensuche?
Klassische Suche liefert Dateien oder Keywords. KI-Dokumentensuche liefert konkrete Antworten mit Quellenstellen im Originaldokument und nutzt semantischen Kontext über RAG.
Benötigt unser Team AI-Know-how?
Nein. Wir arbeiten mit Teams mit und ohne AI-Know-how. Technische Teams nutzen uns oft, um schneller von Prototyp zu produktionsreifer, skalierbarer Suche zu kommen.
Kann ich das in meinen bestehenden AI-Chat integrieren?
Ja. Die Suche wird so integriert, dass relevante Dokumentkontexte pro Anfrage automatisch abgerufen und dem LLM bereitgestellt werden (RAG). Typische Quellen sind z. B. SharePoint, Google Drive oder M365.
Wie aufwendig ist die Einführung?
Das hängt von Datenquellen, Volumen und Dokumentqualität ab. Typisch starten wir mit einem klaren Scope und iterieren von einem belastbaren Pilot zu einer skalierbaren Lösung.