Die Atlant Plattform

Was macht die Atlant Plattform?

Prinzip

Atlant ist eine unternehmensweite Plattform zur Wissenserschließung und -verarbeitung. Zur Erschließung analysiert Atlant vorhandene Dokumente, extrahiert deren Inhalte und legt diese verknüpft in Datenbanken und Wissensgraphen ab. Zum Abruf und zur Weiterverarbeitung stellt Atlant dem Anwender ChatBots, Suchmasken etc. zur Verfügung. Über diese stellt der Anwender Fragen in natürlicher Sprache an die Atlant-Plattform, welche diese mit Hilfe von Sprachmodellen (LLMs) und der zuvor angelegten Datenbanken und Wissensgraphen beantwortet.

Wie funktioniert die Atlant Plattform?

Aufbau & Ablauf

In Quellsystemen wie Sharepoint, Alfresco oder S3 ist Ihr Wissen in Form von Dokumenten abgelegt.

Mit Workspaces organisieren Sie Ihr Wissen thematisch und können Zugriffsrechte an Benutzer und Gruppen vergeben.

Mit einem automatisierten Import-Prozess holt Atlant die Dokumente aus den Quellsystemen in Ihren Workspace.

Ein konfigurierbarer Indexer-Prozess in Ihrem Workspace extrahiert Ihr Wissen und legt es in spezialisierten Datenbanken und Knowledge-Graphen ab.

Der Retriever-Prozess in Ihrem Workspace nutzt interne oder externe LLMs, um aus Ihren Anfragen gültige und nachweisbare Antworten zu erzeugen.

Für den Zugriff auf den Retriever konfigurieren Sie für Ihren Workspace ChatBots, Suchschnittstellen oder Agenten.

Welche Funktionen bietet die Atlant Plattform?

Vorgesehene Funktionen

Dokumente & Formate

Arbeiten Sie mit den Formaten, die Sie kennen:

PDF, RTF, TXT
Word DOC, Excel, PowerPoint
Web: HTML, XML
PNG, JPEG, GIF, TIFF (mit OCR)

Workspaces

Organisieren Sie Ihr Wissen in frei konfigurierbaren Workspaces. Jeder Workspace kann mit eigenen Workflows zur Indizierung und zum Retrieval konfiguriert werden.
Mit konfigurierbaren Benutzergruppen steuern Sie den Zugriff.

Text-Referenz

In der Dokumentenansicht bekommen Sie die Textstellen präzise angezeigt, die der KI-Antwort zugrunde gelegt wurde.

CMS & DMS

Importieren Sie Ihre Dokumente von führenden Document Management Systemen (DMS) oder integrieren Sie direkt mit ihnen:

Documentum OpenText
Alfresco
Nuxeo
CMIS Server
MS Sharepoint

Solution Packages

Wählen Sie das für Ihre Anwendung passende Solution Package. Jedes Solution Package ist auf Ihre Dokumentenart und Ihre Anforderungen abgestimmt und wird kontinuierlich dem neuesten Stand der Technik angepasst.

Dateisysteme

Importieren Sie von allen wichtigen Dateisystemen:

lokale Dateisysteme (Windows, Linux)
Amazon S3
Google Cloud, Google Drive
Azure BLOB
MS OneDrive

Private / Public LLMs

Sie können interne (lokale, private) Language Modelle verwenden oder öffentliche wie OpenAI, Claude, Grok, Hugging Face etc..
Wenn Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation ein eigenes LLM betreibt, lässt es sich in der Regel zusammen mit Atlant verwenden. Ihre Daten bleiben auf diese Weise im Unternehmen.

MCP-Server

Die Atlant-Plattform unterstützt das MCP (Model Context Protocol). Es verbindet die Atlant-Plattform mit anderen KI-Diensten, externen Anwendungen und automatisierten Arbeitsabläufen.
(Magellan Edition)

Bots & Agents

Auf der Atlant-Plattform können Sie Ihre eigenen Bots und Agenten definieren, und zwar für jeden Workspace getrennt.

Aktualisierung

Wenn Sie neue Dokumente in Ihr Dokumentenmanagement-System einstellen oder bestehende Dokumente ändern oder löschen, sorgt Atlant dafür, dass die Änderungen innerhalb kurzer Zeit in den Antworten auf Ihre Fragen berücksichtigt werden.

Kostenlose LLMs

Innerhalb Ihrer Workspaces können Sie kostenlose LLMs konfigurieren, öffentliche wie private. Bitte beachten Sie, dass bei kostenlosen öffentlichen LLMs Ihre Daten häufig für das weitere Training verwendet werden.

Sprachunterstützung

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Häufig gestellte Fragen

Welches Large Language Model (LLM) setzt Reelway ein?

Die Atlant-Plattform ist darauf ausgelegt, mit nahezu jedem marktüblichen LLM zusammenzuarbeiten, einschließlich privat betriebener oder firmeneigener LLMs.

Welche KI-Techniken setzt Reelway ein?

Reelway setzt auf RAG (Erklärung siehe unten) als Basistechnologie, erweitert diese aber um ausgefeilte Algorithmen zum Embedding, Filterung und zum Ranking nach Relevanz. Hinzu kommen Verfahren zur Vektorsuche und Abgleich von Ergebnissen mit Wissensgrafen.

Was ist mit “RAG” gemeint?

“RAG” ist eine Abkürzung für “Retrieval Augmented Generation” und bezeichnet eine Technik, bei der die Anfrage an ein -> LLM mit Textbausteinen aus einer Dokumentensuche angereichert wird. Dies sorgt dafür, dass dem LLM ihr lokales und aktuelles Wissen zur Beantwortung zur Verfügung steht.

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