iFigure - Enterprise-KI-Agent der nächsten Generation mit RAG

iFigure ist eine Enterprise-KI-Lösung für Organisationen, die Präzision, Kontrolle und Sicherheit benötigen. Auf Basis einer Retrieval-Augmented-Generation-Architektur (RAG) nutzt iFigure die Enterprise-Suchmaschine Kavunka, um auf interne und externe Wissensquellen zuzugreifen.

Die Lösung wird für eine On-Premise-Bereitstellung auf der Infrastruktur des Kunden geliefert und eignet sich ideal für:

• Support für Kundenportale und SaaS-Plattformen
• Interne Wissensassistenten für Unternehmen
• Technische und regulatorische Dokumentationssysteme
• Wissensdatenbanken für Engineering und Recht

iFigure ist nicht einfach ein LLM mit Suche. Es ist ein mehrstufiges intelligentes System, das Antwortqualität und Zuverlässigkeit sicherstellen soll.

1. Analyse - Intelligentes Verstehen der Anfrage

In dieser Phase:

• analysiert iFigure die Frage des Nutzers
• extrahiert Schlüsselbegriffe
• identifiziert den Anfragetyp (Fakt, Anleitung, Berechnung, Vergleich)
• erstellt strukturierte Anfrageobjekte

Ergebnis: ein präzises Suchprofil statt einer vagen Keyword-Anfrage.

2. Suche - Tiefes Retrieval über Kavunka

iFigure sendet strukturierte Suchanfragen an Kavunka und ruft ab:

• relevante Absätze
• extrahierte Dokumentfragmente
• technische Beschreibungen
• regulatorische Auszüge

Wichtig: Die Suche liefert konkrete Textfragmente, nicht ganze Dokumente - dadurch wird Rauschen deutlich reduziert.

3. Lernen - Kernaussagen extrahieren

iFigure:

• analysiert gefundene Absätze
• identifiziert Schlüsselphrasen und semantische Blöcke
• bestimmt, welche Fragmente die Frage tatsächlich beantworten

Diese Phase führt semantische Filterung aus - das System liest Text nicht nur, sondern isoliert bedeutungsvolle Informationsstrukturen.

4. Denken - Strukturierter Prompt-Aufbau

In dieser Phase:

• wird irrelevante Information entfernt
• wird ein strenger Systemkontext gebildet
• wird ein kontrollierter Prompt für das LLM vorbereitet

Das LLM erhält nur geprüfte und relevante Informationen.

5. Antworten - Kontrollierte Generierung mit PWG

Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von iFigure ist die PWG-Technologie (Permitted Word Generation).
During inference:

• Das Modell darf Inhalte nur mit Wörtern und Fakten erzeugen, die im Systemkontext vorhanden sind
• Wenn ein nicht relevantes Wort erzeugt wird, wird es entfernt
• Wenn ein generierter Textblock über den freigegebenen Kontext hinausgeht, wird er verworfen
• Das Modell versucht die Generierung innerhalb der erlaubten Grenzen erneut

This ensures:

• Kontrolle von Halluzinationen
• Keine erfundenen Daten
• Strikte Verankerung in Quellen
• Vorhersagbares Systemverhalten

Sicherheit

• On-Premise-Bereitstellung
• Volle Datenhoheit und Kontrolle
• Keine Datenweitergabe an Dritte

Quellen-Governance

• Antworten werden strikt aus indexierten Daten generiert
• Nachvollziehbarkeit der Quellen
• Transparente Logik der Antwortbildung

Betriebliche Kontrolle

• Generierungskontrolle auf Token-Ebene
• Anpassbare Filterregeln
• Anpassung an branchenspezifische Compliance-Anforderungen

Skalierbarkeit

• Unterstützung für Multi-User-Portale
• Unternehmensweite Bereitstellung
• API-Integration mit CRM, ERP, PLM und anderen Systemen

• Technischer Support für komplexe Produkte
• Engineering-Unternehmen
• Finanz- und Rechtsorganisationen
• Fertigungsunternehmen
• SaaS-Plattformen mit umfangreicher Dokumentation

iFigure ist nicht nur ein KI-Chatbot. Es ist ein kontrolliertes, sicheres und enterprise-taugliches System zur Wissensgenerierung auf Basis von RAG.

Zusammen mit Kavunka erhalten Sie:

• Präzision
• Sicherheit
• Resistenz gegen Halluzinationen
• Kontrolle der Generierung
• Vollständige On-Premise-Bereitstellung

Wenn Ihre Organisation ein KI-System benötigt, das keine Informationen erfindet, sondern strikt innerhalb Ihrer Daten arbeitet, wurde iFigure genau dafür entwickelt.