Deep Dives zu RAG, Sicherheit und dem Aufbau von KI-Infrastruktur, die deine Daten respektiert.
Konnektoren, ein sich selbst ordnendes Wiki, sichere Custom Skills, sich selbst maskierende Dokumente, Deckel unter Ihrer Kontrolle, und ein Assistent, der die Divergenz der Dokumente liest: eine Seitentour mit jeder Tür zur Anleitung.
Wenn Ihre Dokumente dasselbe verschieden erzählen, liest der Assistent sie GEMEINSAM - und sagt Ihnen in der Antwort, wo die Fassungen widersprechen. Ein Mensch entscheidet, welche Fassung die ehrliche ist. Fordern Sie eine Vorführung an.
Der Assistent liest die Dokumente und antwortet dort, wo Ihr Personal arbeitet; und die Systeme, die Sie fahren, können dem Assistenten Werkzeuge geben und seine Antworten erreichen - ohne neuen Code. Fordern Sie eine Vorführung an.
Verbrauchsdeckel kommen sonst als Bericht nach der Rechnung. Sie kommen jetzt vor der Ausgabe: pro Person oder für die Installation, geprüft vor jeder Antwort. Fordern Sie eine Vorführung an.
Steuernummern, Kontonummern, IBAN: Dokumente maskieren diese Details beim Betreten des Workspace von selbst, Nummer für Nummer - das Personal arbeitet weiter und die Maschine zitiert nie die Rohwerte. Fordern Sie eine Vorführung an.
Die Prozedur-Anweisung einmal schreiben; das Team ruft sie im Chat per Befehl wie /translate auf. Nichts wird ausgefuehrt, nichts verbindet nach aussen - der sichere Weg, die Arbeitsweise zu teilen.
Das Material, das Ihr Team archiviert, baut eigene Seiten, hält die Verknüpfungen lebendig und markiert, wo Dokumente widersprechen - innerhalb der Regeln, die Ihr IT-Büro schreibt.
Ihre Kunden schreiben auf WhatsApp, Telegram, Discord und Slack: Dieselben Kanäle antworten nun mit dem, was in Ihren Dokumenten steht - mit Beleg. Fordern Sie eine Vorführung an.
Der Gebiets-Tour der Zuwächse seit v0.22: Konnektoren, Wiki-Gleise, Custom Skills, Dokumenten-DLP, Hold-and-Settle-Quotas, bidirektionales MCP, Synthese. Anleitung + Beitrag je.
Die Synthese-Pipeline: Die Dokumente eines Archivs zu kombinierten Wiki-Seiten - budgetierte Läufe, gerichtete Widersprüche, nur freigegebene Schreibvorgänge. Census: F-SYNTH-1.
Wie Simmetric Chat MCP in beide Richtungen spricht - externe MCP-Server aus dem Marktplatz werden Agent-Skills, während der eingebaute Server die RAG-Suche des Workspace an IDEs freilegt - mit Transport-Fallback, Gesundheitschecks und Pinning pro Chat.
Die Zusammenfassung der Deckel: Token, Speicher, echtes Geld - das Ledger ohne zweiten Zaehler, fail-open, und Hold-and-Settle: die Ausgabe gedeckt VOR dem Aufruf. Census: F-QUOTA-1.
Die Dokumenten-DLP: drei Erkennungsebenen, dokumentweite nummerierte Platzhalter, ein totales Re-Embed, AES-256-GCM-Originale - zwei explizite Unmask-Schranken. Census: F-DLP-1.
Die Kompilierung eines Skills zu einem markierten Kontexteintrag: Whitelist, Single-Pass, drei Scope-Ebenen, DLP vor dem Kompilieren und das max_skills-Freemium (3 oder unbegrenzt).
Das Dreischichtmodell der Wiki Engine: Regeln via Code, der beratende Schema Prompt pro Archiv, strukturierte Felder - und die Präzedenzkette in der Praxis. Census: F-WIKI-1.
Wie Simmetric Chat externe Kanäle (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp) über einen einzigen Adapter-Contract in dieselbe fundierte RAG-Pipeline leitet - mit Rate-Limit und Tagessessions als Schutz für das Workspace.
SSO mit SAML 2.0 und OIDC, SCIM-Provisionierung, unveränderbares Audit-Log, White-Labeling, verschlüsselte Backups und Air-Gap-Lizenzierung für regulierte Teams.
Ein praktischer Leitfaden zum Einbetten von Simmetric Chat auf Ihrer Website: sandboxed iframe-Loader, serverseitig aufgelöster Model Pin, Lead-Erfassung und CORS-Einrichtung.
Wie Simmetric Chat jede Anfrage authentifiziert, API-Schlüssel mit HMAC-SHA256 hasht, Webhooks und Web Push signiert und personenbezogene Daten mit DLP-Filtern redigiert.
Simmetric Chat skaliert horizontal hinter jedem Load Balancer, ohne Sticky Sessions. Wie der Zustand nach Redis, Postgres und in die pg-boss-Job-Queue wandert.
Wie Vektorähnlichkeit und PostgreSQL-Volltextsuche parallel laufen und durch Reciprocal Rank Fusion zu Antworten mit Zitaten und Relevanzwerten fusioniert werden.
Eine praktische Architektur für KI ohne ausgehende Konnektivität: Ollama als lokales LLM, LanceDB für Vektoren, DLP-Redaktion bei jedem Prompt, alles in einem Offline-Container.
Wie die rollenbasierte Zugriffskontrolle von Simmetric Chat 31 Berechtigungen und 13 Menüabschnitte nutzt, um Workspaces, Projekte und Audit-Pfade zu schützen.
Der zweistufige Loader und das sandboxed iframe hinter dem Widget von Simmetric Chat, mit isolierten Sitzungen, Rate Limiting und geschichtetem Wissensdatenbank-Zugriff.
Wie Simmetric Chat Ollama, OpenAI, Anthropic, OpenRouter und Gemini mit 20 Provider-Presets, einer Cmd+K-Modellpalette und Side-by-Side-Vergleich orchestriert.
Wie Simmetric Chat gescannte PDFs mit einer serverseitigen Vision-Modell-OCR-Pipeline liest - Seitenrendering, ein Ollama-Vision-Modell und ein menschlicher Genehmigungsschritt.
Die vollständige Deployment-Landkarte für Simmetric Chat - ein Compose-Stack aus sechs Diensten, ein einzelner All-in-One-Container für Air-Gap-Hosts und der Ein-Klick-Weg über Coolify.
Simmetric Chat spricht MCP in beide Richtungen - ein kuratierter Marketplace externer Tool-Server, Ein-Klick-Installationen und Kontrolle pro Chat darüber, was Ihr Agent erreichen kann.
