Nur aus den Quellen, die ihr ihm gebt: hochgeladene Dateien, ganze Ordner oder eine Website-URL, die er crawlt — in beliebiger Kombination. Er weicht nicht auf Allgemeinwissen aus, wenn eure Dokumente etwas nicht abdecken, und genau dieses Verhalten macht einen Firmen-Bot vertrauenswürdig.

Verlässt irgendetwas unseren Server?

Nein. Er läuft vollständig lokal mit Ollama, Postgres und pgvector auf eurer eigenen Maschine, ohne externen API-Aufruf im Pfad. Deshalb gibt es das als selbst gehostetes Produkt und nicht als weiteren gehosteten Chatbot-Dienst.

Wie lange dauert es, bis ein Bot läuft?

Ein Upload und ein Klick ergeben einen einbettbaren Chatbot samt Snippet, das ihr in die Seite kopiert. Später weitere Quellen hinzuzufügen ist derselbe Handgriff und kein Neuaufbau.

Können wir mehrere Bots für verschiedene Abteilungen betreiben?

Ja. Jeder wird separat mit eigenen Quellen angelegt, sodass Support, HR und Vertrieb Bots haben können, die nur das Material sehen, das sie sehen sollen — statt eines Bots, der alles über das Unternehmen weiß.

Warum gibt es hierzu keinen öffentlichen Link?

Weil es ein selbst gehostetes Produkt ist und keine Seite, bei der man sich anmeldet — es gibt nichts zu besuchen. Das Studio hat das Dashboard, das Ollama-gestützte Retrieval und den Embed-Ablauf geliefert; betrieben wird es auf der Infrastruktur des Kunden.

Produkte · Selbst gehostet

AI Chatbot MakerLade einen Ordner mit Dokumenten hoch.

Schlüsselfertiges SaaS für den eigenen KI-Chatbot eines Unternehmens · Ordner hochladen, auf einen Website-Feed zeigen, alles bleibt auf eurem Server.

Selbst gehostet

Interne Entwicklung, keine öffentliche Adresse

Worum es geht

AI Chatbot Maker ist ein schlüsselfertiges SaaS, um firmeneigene Chatbots aufzusetzen: einen Ordner hochladen, auf einen Website-Feed zeigen, und einen einbettbaren Chatbot bekommen, der ausschließlich aus diesen Daten antwortet. Das Studio hat das SaaS-Dashboard geliefert, den lokalen LLM-Stack auf Ollama-Basis, den mandantenfähigen pgvector-Speicher und das Deployment als Docker-Image.

Was es kann

Wissensquellen: hochgeladene Dateien, Ordner, Website-URLs · beliebig mischbar
100 % lokal · Ollama + Postgres pgvector auf dem Server, keine externe API
Chatbot mit einem Klick erstellt, samt Embed-Snippet für die Firmenseite
Deployment als Docker-Image · in 5 Minuten auf eurem eigenen Server
Mandantenfähiger SaaS-Modus · viele Firmen auf einer Plattform, strikte RLS-Trennung

Für wen

Chatbot in 5 Minuten live, der nur aus euren eigenen Daten antwortet

Nichts verlässt den Server · auditfähig, DSGVO-kompatibel

Eine Plattform, viele Kunden · SaaS-Modell mit mandantenfähiger Trennung

Embed-Snippet für die Firmenseite · kein Integrationsprojekt nötig

So funktioniert es

01 · Den Konflikt aus DSGVO und Time-to-live lösen.
OpenAI-Integrationen lassen Daten abfließen; maßgeschneiderte Chatbot-Projekte dauern 6 Monate. Wir haben ein SaaS entworfen, das lokal auf dem Server des Kunden läuft · DSGVO-sicher von Haus aus, ein Docker-Image zum Ausrollen.
02 · FastAPI + Ollama + Postgres pgvector.
FastAPI trägt die mandantenfähige API, Ollama fährt das lokale LLM, Postgres und pgvector übernehmen das Retrieval pro Mandant mit Row-Level Security · LangChain verklebt die Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline.
03 · Ein Docker-Image, einbettbares Snippet.
Der Kunde zieht ein einziges Image, führt einen Befehl aus und hat ein Dashboard. Von dort: Daten hochladen → „Chatbot erstellen“ klicken → Embed-Snippet auf der eigenen Seite einfügen. 5 Minuten von Anfang bis Ende auf einer frischen Maschine.

Vorher und nachher

Bisher

Damit

ChatGPT-Plugins kennen eure Firmendaten nicht · allgemeine Antworten für alle

Chatbot in 5 Minuten live, der nur aus euren eigenen Daten antwortet

OpenAI-/Anthropic-Integration lässt Daten abfließen · schwer mit der DSGVO vereinbar

Nichts verlässt den Server · auditfähig, DSGVO-kompatibel

Ein maßgeschneiderter Chatbot dauert 3–6 Monate · passt in kein Mittelstandsbudget

Eine Plattform, viele Kunden · SaaS-Modell mit mandantenfähiger Trennung

Ein firmenspezifisches Modell zu trainieren braucht ein ML-Team

Embed-Snippet für die Firmenseite · kein Integrationsprojekt nötig

Fragen

Woraus antwortet er?: Nur aus den Quellen, die ihr ihm gebt: hochgeladene Dateien, ganze Ordner oder eine Website-URL, die er crawlt — in beliebiger Kombination. Er weicht nicht auf Allgemeinwissen aus, wenn eure Dokumente etwas nicht abdecken, und genau dieses Verhalten macht einen Firmen-Bot vertrauenswürdig.
Verlässt irgendetwas unseren Server?: Nein. Er läuft vollständig lokal mit Ollama, Postgres und pgvector auf eurer eigenen Maschine, ohne externen API-Aufruf im Pfad. Deshalb gibt es das als selbst gehostetes Produkt und nicht als weiteren gehosteten Chatbot-Dienst.
Wie lange dauert es, bis ein Bot läuft?: Ein Upload und ein Klick ergeben einen einbettbaren Chatbot samt Snippet, das ihr in die Seite kopiert. Später weitere Quellen hinzuzufügen ist derselbe Handgriff und kein Neuaufbau.
Können wir mehrere Bots für verschiedene Abteilungen betreiben?: Ja. Jeder wird separat mit eigenen Quellen angelegt, sodass Support, HR und Vertrieb Bots haben können, die nur das Material sehen, das sie sehen sollen — statt eines Bots, der alles über das Unternehmen weiß.
Warum gibt es hierzu keinen öffentlichen Link?: Weil es ein selbst gehostetes Produkt ist und keine Seite, bei der man sich anmeldet — es gibt nichts zu besuchen. Das Studio hat das Dashboard, das Ollama-gestützte Retrieval und den Embed-Ablauf geliefert; betrieben wird es auf der Infrastruktur des Kunden.

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