KI-Plattform auf Basis von AnythingLLM

AnythingLLM ist eine KI-Plattform, mit der eigene Dokumente zu einer durchsuchbaren Wissensbasis werden. Über sogenannte Workspaces lassen sich Inhalte je Team oder Projekt bündeln, und die KI beantwortet Fragen mit Bezug auf die hinterlegten Quellen.

DSGPT AnythingLLM ist eine von uns eingerichtete KI-Wissensplattform auf Basis von AnythingLLM. Die Lösung ermöglicht Unternehmen und Organisationen, eigene Dokumente als Wissensbasis zu nutzen – mit Workspaces, Benutzerverwaltung, Modellanbindung und technischer Integration in bestehende Systeme.

Eine AnythingLLM-basierte Plattform eignet sich für Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Verwaltungen und Organisationen, die ihr internes Wissen aus Dokumenten gezielt für KI-gestützte Recherche und Beantwortung von Fragen nutzbar machen möchten.

ChatGPT ist ein externer Dienst ohne Zugriff auf Ihre internen Dokumente. Eine eigene AnythingLLM-Plattform wird dagegen in einer definierten Infrastruktur eingerichtet und arbeitet mit Ihrer eigenen Wissensbasis. Antworten beziehen sich auf Ihre Dokumente, und Sie behalten die Kontrolle über Daten, Zugänge und Modellanbindung.

AnythingLLM verbindet eine zentrale KI-Oberfläche mit der eigenen Wissensbasis. Mitarbeitende erhalten Antworten mit Quellenbezug aus internen Dokumenten, während Administration, Modellzugänge und Datenhaltung kontrolliert gesteuert werden.

Open WebUI und LibreChat sind in erster Linie zentrale Chat-Oberflächen für die Nutzung verschiedener Sprachmodelle. AnythingLLM legt den Schwerpunkt zusätzlich auf die eigene Wissensbasis: Dokumente werden eingelesen, in Workspaces organisiert und für Antworten mit Quellenbezug genutzt. Je nach Anforderung kann die eine oder andere Lösung passender sein.

Eine Wissensdatenbank entsteht, indem Dokumente eingelesen, in durchsuchbare Abschnitte zerlegt und als Vektoren gespeichert werden. Die KI kann darauf zugreifen und Fragen mit Bezug auf die hinterlegten Inhalte beantworten, statt nur auf allgemeines Modellwissen zurückzugreifen.

Workspaces sind getrennte Arbeitsbereiche, in denen jeweils eine eigene Sammlung von Dokumenten und Einstellungen liegt. So lassen sich Wissensbestände je Team, Abteilung oder Projekt sauber voneinander trennen.

In der Regel können gängige Formate wie PDFs, Office-Dokumente, Textdateien und Webinhalte eingelesen werden. Der konkrete Umfang hängt von der eingesetzten Konfiguration und den Anforderungen des Projekts ab.

Ja. AnythingLLM kann Antworten mit Verweis auf die genutzten Dokumentabschnitte ausgeben. Dadurch lässt sich nachvollziehen, auf welcher Grundlage eine Antwort entstanden ist.

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei werden zu einer Frage passende Dokumentabschnitte aus der Wissensbasis gesucht und dem Sprachmodell als Kontext mitgegeben. Das Modell formuliert die Antwort dann auf Basis dieser Abschnitte, was den Bezug zu Ihren eigenen Inhalten herstellt.

Ja. AnythingLLM kann sowohl Cloud-Modelle als auch lokale Modelle anbinden, zum Beispiel über Ollama oder LM Studio. Ob lokale Modelle sinnvoll sind, hängt von Anforderungen an Datenschutz, Performance, Kosten, Modellqualität und verfügbarer Hardware ab.

Für die Antworten kommt ein Sprachmodell zum Einsatz, für die Wissensbasis ein Embedding-Modell in Kombination mit einer Vektordatenbank. Beides kann je nach Infrastruktur cloudbasiert oder lokal betrieben werden. Die Modellwahl kann je Workspace getroffen werden.

Ja. Die Plattform kann so konfiguriert werden, dass für unterschiedliche Workspaces unterschiedliche Modelle genutzt werden – etwa ein leistungsstarkes Modell für komplexe Aufgaben und ein kostengünstigeres für einfache Anfragen.

Die Einrichtung umfasst in der Regel Installation, Grundkonfiguration, Anbindung von Sprach- und Embedding-Modellen, Einrichtung der Vektordatenbank, Anlage erster Workspaces, Import von Beispiel-Dokumenten und Funktionstests. Je nach Projekt kommen Benutzerverwaltung, Authentifizierung, Dokumentation und Integration in eine Private Cloud hinzu.

Ja. AnythingLLM kann in der eigenen Infrastruktur des Auftraggebers betrieben werden, lokal oder in einer Private Cloud. Dafür wird die Plattform, zum Beispiel über Docker-Container, in die vorhandene technische Umgebung integriert.

AnythingLLM kann datenschutzorientiert eingerichtet werden, insbesondere durch lokalen Betrieb und lokale Modelle. Ob die konkrete Nutzung DSGVO-konform ist, hängt jedoch von Infrastruktur, Modellanbietern, Datenverarbeitung, Verträgen und internen Prozessen des Auftraggebers ab. Die technische Umsetzung kann dabei unterstützen, ersetzt aber keine datenschutzrechtliche Prüfung.

Ja. AnythingLLM bietet Multi-User-Funktionen mit Rollen und Rechten. Je nach Konfiguration kann gesteuert werden, welche Nutzer auf welche Workspaces und Dokumente zugreifen dürfen.

Bei einer sauberen Einrichtung bleibt unter Ihrer Kontrolle, wohin Daten gelangen. Beim Betrieb mit lokalen Modellen verlassen Inhalte die eigene Infrastruktur grundsätzlich nicht. Werden Cloud-Modelle genutzt, werden Inhalte an den jeweiligen Anbieter übermittelt – das wird im Projekt transparent abgestimmt.

Wichtig sind serverseitige Verwaltung von Zugangsdaten, HTTPS/TLS, Authentifizierung, Rollen- und Rechtekonzepte, Zugriffsbeschränkungen je Workspace, sichere Container-Konfiguration sowie eine nachvollziehbare technische Dokumentation.

Sobald die notwendigen technischen Zugänge, die Zielumgebung und mindestens ein Modellzugang vorliegen, kann eine erste testbare Instanz schrittweise bereitgestellt werden. Der genaue Zeitplan hängt von der vorhandenen Infrastruktur und den Freigabeprozessen des Auftraggebers ab.

Ja. Die Plattform lässt sich schrittweise erweitern – etwa um weitere Workspaces, zusätzliche Dokumentquellen, weitere Modelle oder ergänzende Funktionen. So kann klein gestartet und bei Bedarf ausgebaut werden.

Ja. Weitere Dokumente und Quellen können jederzeit in bestehende oder neue Workspaces aufgenommen werden, sofern die Formate unterstützt werden und die technische Umgebung dies zulässt.

Das hängt vom Projektmodell ab. Die Plattform kann in der Infrastruktur des Auftraggebers betrieben werden oder im Rahmen eines separaten Betriebs- und Supportpakets betreut werden.

Ja. Support kann nach Projektabschluss optional vereinbart werden, zum Beispiel für technische Betreuung, Konfigurationspflege, Modell- und Workspace-Anpassungen, Updates oder Unterstützung bei Fragen der Nutzung.