Die Technologie hinter thalabus.
Für IT-Architekten und KI-Spezialisten: wie thalabus Suche, Wissen, Agenten und Sprachmodelle zu verlässlichen Ergebnissen verbindet. Alle Module sind in der Schweiz für thalabus entwickelt und auf eine gemeinsame Architektur abgestimmt. Der Kern ist Open Source.
Multi-Agenten, Knowledge-Graph-RAG, lokale LLMs.
thalabus orchestriert KI-Lösungen in Ihrer IT-Landschaft, On-Premise oder in der Private Cloud. Ein Aufgaben-Planer bildet den Kern: Er zerlegt komplexe Aufgaben in Teilschritte, die spezialisierte Agenten auch mit kleinen Sprachmodellen zuverlässig lösen.
- Betrieb
- On-Premise, Private Cloud, lokaler Cloud-Provider oder eigener Rechner. Cloud-Modelle nach Freigabe.
- Orchestrierung
- thalaplan: Zielextraktion, Zerlegung in Teilschritte, Prompt-Optimierung, parallele Agenten und Tools. Deep Reasoning mit template-basierten Denkmustern.
- Wissen
- Komplexes RAG: Inhalte und Zusammenhänge in Ontologien und Graph-Datenbanken, mit exakter Quellenprüfung.
- Datenzugriff
- Geschützte Daten bleiben in den Quellsystemen und werden bei Bedarf direkt abgefragt, mit den Berechtigungen des Quellsystems.
- Modelle
- Kleine LLMs für Deutsch, Französisch und Italienisch, Fine-Tuning nach Bedarf.
- Qualität
- Automatische Prüfung aller Zwischenergebnisse, 99+ % korrekte Resultate. Schlanker Code, 100 % testbar. Mehrsprachiges Regressions-Testframework.
- Schnittstellen
RESTPython-SDKMCP, erweiterbare Agenten- und Skill-Bibliothek, Extension Points.
Drei Ebenen, ein durchgängiger Ablauf.
Ihr Geschäftsprozess bleibt führend. thaladeep zerlegt einen Prozessschritt in Stufen und durchläuft sie in Zyklen, thalaplan verteilt die Aufgaben jeder Stufe auf Agenten, die mit Skills und Tools arbeiten.
- Konfiguration
- Jeder Anwendungsfall wird mit strukturierten Dokumenten in Klartext konfiguriert, für einen klar umrissenen Zweck.
- Ablauf
- Jede Stufe durchläuft einen Statuszyklus von offen über in Arbeit, Zusammenfassung und Review bis abgeschlossen, bei Bedarf in mehreren Zyklen.
- Arbeitsbereich
- Dossier, Eingangsdokumente, Notizblock und Ausgabedokumente pro Fall.
- Qualität
- Automatische Vermeidung von Halluzinationen, jede Aussage bis zur Quelle rückverfolgbar.
- Oberfläche
- Optional eine eigene Oberfläche pro Anwendungsfall und PDF-Berichte.
- Integration
- Optional angebunden an externe BPM-Anwendungen und Ihre Backends.
thalaplan, der Planungsexperte im Kern von thalabus.
thalaplan arbeitet mit anpassbaren Plan-Templates: Es generiert Pläne autonom, konfiguriert template-basierte Pläne und führt kundenspezifische Pläne aus. Dabei zerlegt es jedes Ziel in präzise Teilschritte, die auch kleine lokale Modelle souverän lösen. Spezialisierte Agenten arbeiten parallel und setzen dafür Tools und Skills ein, von der Suche über OCR bis zu Datenbankabfragen, APIs und MCP. Jedes Zwischenergebnis wird automatisch auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft, und am Ende steht ein Ergebnis mit Quellen, das Ihre Fachperson freigibt.
Mehrere Suchverfahren, ein geprüfter Datensatz.
thalabus kombiniert semantische, kategoriale, mehrsprachige Volltext- und Knowledge-Graph-Suche und ordnet die Treffer gemeinsam neu. Das Ergebnis ist ein Datensatz, den Nutzer speichern und in Chats und Werkzeugen wiederverwenden.
- Suche
- Semantische Suche über Embeddings, deterministische Kategorien-Indizes, mehrsprachige Volltextsuche (BM25), Knowledge-Graph-Suche (GraphRAG, PathRAG, Multi-Turn-RAG) und Abfrage-Ausdrücke, die alles kombinieren.
- Ergebnis
- Schnelles Reranking über alle Verfahren, Relevanz-Regler für die Nutzer, Datensätze zum Speichern und Wiederverwenden.
- Ontologie
- Frei definierbar mit Entitäten, Beziehungen, Attributen, Kategorien und Lexika. Import und Export in OWL, Turtle und JSON-LD.
- Knowledge Graph
- Automatische Extraktion aus Dokumenten, Confluence und Intranet. Graph-Visualisierung mit Links zu den Quellen.
- Konsistenz
- Konsolidierung der Quellen und automatische Erkennung von Widersprüchen.
Das passende Modell für jede Anforderung.
thalabus ist für kleine, lokale Open-Weight-Modelle optimiert, die in Ihrem Rechenzentrum laufen. Wo Skalierung zählt und der Datenschutz es erlaubt, arbeitet es ebenso mit Modellen der Hyperscaler.
- Lokale Modelle
- Open-Weight-Modelle im lokalen Rechenzentrum für maximale Vertraulichkeit, mit Modellen aus dem deutsch-, französisch- und italienischsprachigen Raum.
- Cloud-Modelle
- Frontier- und kostengünstige Cloud-Modelle für maximale Skalierbarkeit, nach Ihrer Freigabe.
- Wissensdestillation
- Automatisches Training kleiner Modelle aus thalabus-Instruktionen, Domänen-Instruktionen und dem Feedback der Nutzer.
- Isolation
- Jede Chat- und Werkzeug-Sitzung läuft abgeschottet in einem eigenen, privaten Container.
- Zugriffskontrolle
- Access Control Lists für Informationen, Knowledge Graph, Dossiers und Dokumente: privat, für Gruppen freigegeben oder für alle veröffentlicht. Anonyme Nutzer sehen nur öffentliche Inhalte.
Kleine Modelle, laufend überwacht und korrigiert.
Eigene Werkzeuge holen das Beste aus kleinen On-Premise-Modellen heraus. Der de²generator sitzt zwischen den Agenten und dem Sprachmodell, prüft den Token-Strom und korrigiert Fehler, während sie entstehen.
- de²generator
- Validiert den Token-Strom zwischen Agenten und Inferenz und korrigiert Fehler im Lauf oder fragt das Modell erneut an.
- Tests
- Automatische, mehrsprachige Regressionstests. Schlanker Code, 100 % testbar, 99+ % korrekte Resultate.
- Model Trainer
- Automatische Wissensdestillation für das Fine-Tuning kleiner Modelle.
- Prompt Optimizer
- Schreibt und verbessert die Prompts der Agenten automatisch.
- Log Analyser
- Automatisierte Fehleranalyse mit KI-unterstützter Korrektur.
Ein offener Kern, eine durchgängige Architektur.
Der Kern von thalabus ist Open Source. Alle Module, von RAG über Planung und Deep Reasoning bis zum Knowledge Graph, sind in der Schweiz für thalabus entwickelt und auf eine gemeinsame Architektur und Roadmap abgestimmt.
- Schnittstellen
RESTPython-SDKfür eigene Anwendungen, die KI-Dienste von thalabus nutzen.- Erweiterungen
- Eigene Agenten, Skills und externe
MCP-Server, Widgets für Chat und Werkzeuge, zusätzliche Werkzeuge für die Nutzer. - Integration
- Anbindung an Fallbearbeitungs- und Prozessmanagement-Systeme, Datenbanken, Dokumentablagen und Intranet.
- Open Source
- Der Kern ist Open Source. Werkzeuge und Vorlagen für Anwendungsfälle gehören zu den Lösungen von t2b.
- Eigenentwicklung
- RAG, Planung, Orchestrierung, Deep Reasoning, Ontologie und Knowledge Graph, anbieterunabhängige Inferenz, Prompt-Verwaltung, Container-Verwaltung mit automatischer Skalierung, Model Tester und Trainer, Regressionstests.
Finden wir Ihren besten KI-Use-Case.
Im Use-Case-Workshop erarbeiten wir mit Ihrem Fachbereich und Ihrer IT die Grundlage für einen fundierten Projektvorschlag an Ihr Management.
