Embeddable AI Document Engine
Thinkfree AI Document Engine ist die einbettbare Ebene, mit der KI OOXML- und ODF-Dokumente direkt im Editor erstellt und bearbeitet, vor den Augen Ihrer Nutzer. Unter Ihrer eigenen Marke ausliefern.
On-Premise, LLM-unabhängig, ohne Formatverlust. DSGVO-konform in Ihrer eigenen Umgebung.
Warum es fast immer scheitert, monatelang wertvolle Entwicklungsressourcen in den Aufbau einer eigenen Infrastruktur zu stecken.
Legacy-Formatte wie OOXML und ODF sind extrem komplex. Selbst entwickelte Parser führen unweigerlich zu zerschossenen Layouts und gefährden die Integrität kritischer Unternehmensdaten.
Die feste Bindung Ihrer Anwendung an ein bestimmtes LLM schränkt Ihre Flexibilität ein. Wenn Sie KI-Modelle später wechseln oder aktualisieren möchten, müssen Sie Ihre gesamte Architektur neu schreiben.
Fremde KI-Interfaces blockieren die Nutzerakzeptanz. Müssen Mitarbeiter ihre vertraute Umgebung verlassen, scheitert das Engagement – Ihre KI-Investition wird zur nutzlosen Software-Ruine.
Ihre OOXML- und ODF-Layouts bleiben zu 100 % intakt.
Verbinden Sie einfach das LLM Ihrer Wahl, um statische Altdaten in aktive Intelligenz zu verwandeln.
Perfektes OOXML- & ODF-Parsing. Rendern Sie Altsystem-Dokumente ohne Layout-Fehler oder Pixelverlust.
Volle KI-Freiheit: Verknüpfen und wechseln Sie jedes beliebige LLM nahtlos und ohne Vendor-Lock-in.
Integrieren Sie KI-native Office-Funktionen direkt in Ihr bestehendes Unternehmensintranet oder Ihre SaaS-Infrastruktur.
Keine neue Oberfläche zu lernen. Ihre Nutzer geben einen Prompt ein, und das Dokument wird direkt vor ihren Augen geschrieben und bearbeitet, im selben vertrauten Editor, in Ihrer App. Sie behalten die Kontrolle, prüfen jede Änderung und verlassen nie Ihre Plattform.
Nutzer beschreiben, was sie brauchen. Die KI entwirft, formatiert und überarbeitet direkt im geöffneten Dokument. Änderungen erscheinen, während sie zusehen, nicht als später abgelegte Datei.
Es ist der Office-Editor, in dem Ihre Nutzer ohnehin arbeiten. KI wird zu einer weiteren Funktion darin, nicht zu einem separaten Tool, das erst eingeführt werden muss.
Jede KI-Änderung landet in einem bearbeitbaren Dokument. Nutzer akzeptieren, passen an oder machen rückgängig. Die KI schlägt vor, der Mensch entscheidet.
Integrieren Sie KI-native Dokumenten-Workflows in jede Umgebung. Ob auf Legacy-Unternehmenssystemen, SaaS-Lösungen oder Hybrid-Clouds – unsere flexible Architektur lässt sich mühelos bereitstellen, um Ihre Daten zu transformieren.
Wahren Sie absolute Datensouveränität. Verwandeln Sie statische Unternehmensdaten in aktive KI-Workflows und erfüllen Sie gleichzeitig strengste Enterprise-Compliance-Standards.
Steigern Sie den Wert Ihrer Software im Handumdrehen. Integrieren Sie mandantenfähige, hochperformante Dokumenten-KI in Ihre bestehende SaaS-Plattform – ganz ohne Ihre Kernarchitektur neu aufzubauen.
Hören Sie auf, Dokumenten-KI von Grund auf selbst zu entwickeln. Liefern Sie Ihren Enterprise-Kunden in wenigen Tagen robuste, produktionsreife KI-Workflows und minimieren Sie den Aufwand für maßgeschneiderte Eigenentwicklungen.
Erfahren Sie, wie Enterprises, SaaS-Innovatorinnen und SI-Partner mithilfe unserer flexiblen Architektur statische Legacy-Daten in High-Performance-KI-Workflows transformieren.
Ordnen Sie extrahierte strukturierte Daten automatisch und in Echtzeit Ihren bestehenden Office-Vorlagen zu – bei absolut verzerreungsfreiem Layout.
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Ja. Thinkfrees AI Document Engine ist für den On-Premise-Betrieb konzipiert, sodass Dokumentinhalte, Embeddings und LLM-Interaktionen vollständig innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur bleiben. Bei Anbindung an eine air-gapped oder isolierte LLM-Umgebung verlassen Dokumente und KI-Anfragen das gesicherte Netzwerk zu keinem Zeitpunkt, sodass das Risiko einer Datenübertragung an externe Cloud-Dienste vollständig entfällt.
Nein. Thinkfrees AI Document Engine analysiert OOXML-Dateien (.docx, .xlsx, .pptx) und ODF-Dateien (.odt, .ods, .odp) nativ auf struktureller Ebene, anstatt sie über ein Zwischenformat zu konvertieren. Dadurch bleiben Layouts, Formatierungen und eingebettete Objekte bei KI-gestützten Bearbeitungen und der Dateneingabe erhalten, was die Dokumenttreue sichert und die Formatierungsprobleme vermeidet, die bei selbst entwickelten Parsern häufig auftreten.
Thinkfrees AI Document Engine kann vollständig innerhalb der Umgebung Ihrer Organisation betrieben werden, sodass Dokumentverarbeitung, Zugriffskontrollen, Audit-Protokolle und Aufbewahrungsrichtlinien gemäß Ihrem bestehenden Compliance-Rahmenwerk verwaltet werden können — einschließlich der Anforderungen der DSGVO. Da die Plattform modellagnostisch ist, lassen sich außerdem die KI-Modelle integrieren, die am besten zu den regulatorischen und sicherheitsrelevanten Anforderungen Ihrer Branche passen.
Ja. Thinkfrees AI Document Engine ist für die nahtlose Integration in bestehende Anwendungen, SaaS-Plattformen und Unternehmenssysteme konzipiert. Anstatt ein separates Produkt einzuführen, ermöglicht sie Organisationen, KI-gestützte Dokumentfunktionen unter ihrer eigenen Marke und innerhalb ihrer eigenen Benutzeroberfläche bereitzustellen. Nutzer müssen Ihre Plattform nie verlassen, sodass Sie ein vollständig integriertes White-Label-Dokumentenerlebnis liefern können, während Sie die vollständige Kontrolle über Branding und Kundenbeziehungen behalten.
Die Implementierungsdauer variiert je nach Projektanforderungen, Integrationen und Customizing-Bedarf. Das SDK reduziert den Entwicklungsaufwand jedoch erheblich, da es sofort einsatzbereite Funktionen für Dokumentverarbeitung und KI-gestützte Dokumentenautomatisierung bereitstellt. Anstatt Monate in den internen Aufbau und die Wartung dieser Funktionen zu investieren, können Entwicklerteams sie innerhalb weniger Tage integrieren und sich auf die Wertschöpfung für das Geschäft konzentrieren.
Nein. Thinkfrees AI Document Engine arbeitet parallel zu Ihren bestehenden Authentifizierungs-, Speicher- und Benutzerverwaltungssystemen. Anstatt die Kerninfrastruktur zu ersetzen, fügt sie über Integration KI-gestützte Funktionen für Dokumentenerstellung, -bearbeitung und -automatisierung hinzu. So können Organisationen ihre bestehenden Plattformen um fortschrittliche Dokumenten-Workflows erweitern, ohne bestehende Anwendungen neu zu gestalten oder Nutzer und Daten zu migrieren.
Ja. Thinkfrees AI Document Engine ist so konzipiert, dass sie konsistent in Legacy-Anwendungen, SaaS-Umgebungen und Hybrid-Cloud-Architekturen integriert werden kann. Dadurch können SI-Partner und Lösungsanbieter dasselbe Deployment-Framework über mehrere Kundenprojekte hinweg anwenden, was den Customizing-Aufwand reduziert und schnellere, planbarere Implementierungen ermöglicht. Organisationen können KI-gestützte Dokumenten-Workflows einführen, ohne ihre bestehende Infrastruktur neu zu gestalten.
Da Dokumentverarbeitung und KI-Integrationsfunktionen bereits im SDK der Thinkfree AI Document Engine enthalten sind, können SI-Partner die grundlegende Entwicklungsphase überspringen und sich sofort auf kundenspezifische Anforderungen, Integrationen und das Deployment konzentrieren. Dies ermöglicht eine schnellere Implementierung und verkürzt die Projektlaufzeiten erheblich.
Es bedeutet, dass Thinkfrees AI Document Engine nicht von einem bestimmten KI-Anbieter oder LLM abhängig ist. Organisationen können die Modelle integrieren, die ihren Anforderungen an Leistung, Sicherheit, Compliance oder Kosten am besten entsprechen, und diese später austauschen, ohne ihre Dokumenten-Workflows oder Infrastruktur neu gestalten zu müssen. Dieser modellagnostische Ansatz bietet langfristige Flexibilität und hilft Organisationen, einen Vendor-Lock-in zu vermeiden.
Thinkfrees AI Document Engine unterstützt nativ sowohl OOXML-Dateiformate (.docx, .xlsx, .pptx) als auch ODF-Dateiformate (.odt, .ods, .odp). Durch die Analyse von Dokumenten auf struktureller Ebene statt durch Formatkonvertierung bewahrt die Engine Layouts, Formatierungen, Bilder, Tabellen und eingebettete Inhalte während der gesamten KI-gestützten Dokumentverarbeitung. Dies gewährleistet eine hohe Dokumenttreue und minimiert die Formatierungsprobleme, die bei konvertierungsbasierten Ansätzen häufig auftreten.
