On-Premise AI Search & Private AI

Viele Organisationen können Cloud-KI-Dienste nicht nutzen, um interne Dokumentation, Kundendaten, Verträge, Engineering-Dokumente oder andere vertrauliche Daten zu verarbeiten.

Kavunka bietet eine On-Premise-Plattform für AI Search, die Enterprise Search, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und lokale Large Language Models kombiniert, während Unternehmenswissen in der eigenen Infrastruktur bleibt.

Ihre Daten, Ihr Suchindex und Ihre KI bleiben unter Ihrer Kontrolle.

Lokal betriebene KI ermöglicht Organisationen, sensible Daten in der eigenen Infrastruktur zu halten, Abhängigkeiten von externen KI-Anbietern zu reduzieren, KI in isolierten oder privaten Netzwerken bereitzustellen, KI für geschäftsspezifische Workflows anzupassen und vollständige administrative Kontrolle zu behalten.

Für Organisationen mit strengen Sicherheits- oder Compliance-Anforderungen ist diese Architektur oft wesentlich.

Kavunka ist modellunabhängig und unterstützt beliebte Open-Weight-Sprachmodelle, die lokal ausgeführt werden, darunter Llama, Qwen, Mistral und Gemma.

Da Suche und KI getrennt sind, können Organisationen Sprachmodelle aktualisieren oder ersetzen, ohne die Suchinfrastruktur neu aufzubauen oder Unternehmensinhalte neu zu indexieren.

Large Language Models können keine Fragen zu Informationen beantworten, auf die sie keinen Zugriff haben. Kavunka liefert die Enterprise-Search-Schicht, die für RAG benötigt wird, indem Unternehmenswissen wie Websites, HTML-Dokumentation, PDF-Dokumente, Wissensdatenbanken und technische Handbücher indexiert wird.

Der KI-Assistent erzeugt Antworten auf Basis abgerufener Unternehmensinhalte, statt sich nur auf Modellgedächtnis zu verlassen.

Zusammen mit iFigure ermöglicht Kavunka Administratoren, das Verhalten der KI ohne Codeänderungen zu konfigurieren.

Administratoren können Question-&-Answer-Paare erstellen, Prompts verwalten, Trigger und Ziele konfigurieren, KI-Workflows definieren und das Antwortverhalten steuern.

Dadurch können Organisationen den Assistenten an interne Geschäftsprozesse anpassen und zugleich konsistente Antworten sicherstellen.

Im Gegensatz zu Cloud-KI-Plattformen, die von einem einzelnen Anbieter abhängen, lässt Kavunka Organisationen ihr bevorzugtes Sprachmodell wählen.

Die Suchplattform bleibt unverändert, während KI-Modelle sich weiterentwickeln. So werden langfristige Investitionen in Enterprise Search und Wissensmanagement geschützt.

Kavunka eignet sich für Organisationen, die On-Premise-Deployment, private Infrastruktur, isolierte Umgebungen, sichere interne Netzwerke und Enterprise-Anpassung benötigen.

Typische Branchen sind Finanzwesen, Gesundheitswesen, Fertigung, öffentlicher Sektor, Rechtsdienstleistungen, Versicherungen und kritische Infrastruktur.

Cloud AI	Kavunka
Externe Infrastruktur	Ihre Infrastruktur
Vom Anbieter gewählte KI	Ihr bevorzugtes LLM
Begrenzte Anpassung	Konfigurierbare KI-Workflows
Internetabhängig	Kann in privaten Netzwerken laufen
Vom Anbieter kontrolliert	Vom Administrator kontrolliert

Kavunka kombiniert Enterprise Search, AI Search, RAG, On-Premise-Deployment, Unterstützung lokaler LLMs, administratorgesteuerte KI und konfigurierbare Workflows.

Statt zwischen KI-Fähigkeiten und Datenkontrolle zu wählen, können Organisationen beides in einer Plattform bereitstellen.

Welche Sprachmodelle werden unterstützt?
Kavunka unterstützt beliebte Open-Weight-Modelle wie Llama, Qwen, Mistral und Gemma.

Kann KI ohne Cloud-Dienste laufen?
Ja. Kavunka ist für On-Premise-Deployment entwickelt und kann vollständig in der eigenen Infrastruktur betrieben werden.

Können Administratoren das KI-Verhalten anpassen?
Ja. iFigure bietet eine grafische Oberfläche für Question-&-Answer-Paare, Prompts, Trigger, Ziele und KI-Workflows.

Warum On-Premise AI nutzen?
On-Premise-Deployment bietet mehr Kontrolle über Unternehmensdaten, Infrastruktur, KI-Verhalten und langfristige Technologieentscheidungen.

Kavunka ermöglicht Organisationen, sichere AI-Search-Lösungen mit lokalen Sprachmodellen, Enterprise Search und administratorgesteuerten KI-Workflows vollständig in der eigenen Infrastruktur aufzubauen.