Selbst gehostetes Dokumentenmanagement, das jeden Scan einliest und mit Seitenzitaten antwortet.
KI-gestütztes Dokumentenmanagement mit 4 OCR-Engines, hybrider Suche und einem Chat-Assistenten, der die exakte Seite zitiert. PostgreSQL oder MariaDB.
PaddleOCR PP-OCRv6 (offline auf CPU), Tesseract 5, Docling für Layout und Tabellen sowie Vision AI.
Ein agentenbasierter Assistent mit 13 Fähigkeiten, der Fragen beantwortet und auf die exakte Seite verlinkt.
Volltext- und Vektorsuche über Sprachen hinweg, gefiltert nach den Berechtigungen des jeweiligen Nutzers.
KI-Zusammenfassung, Dokumenttyp, Tags, Ablaufdaten und benutzerdefinierte Schlüsselfelder pro Dokumenttyp.
Vorlagen mit {{placeholders}}, manuell oder per KI ausgefüllt.
PostgreSQL mit pgvector oder MariaDB 11.8 mit nativer Vektorunterstützung, wählbar bei der Installation.
DocBento ist ein selbst gehostetes Dokumentenmanagementsystem mit integrierter KI. Laden Sie PDFs, Scans, Fotos und Office-Dateien hoch. DocBento extrahiert den Text, führt bei Bedarf OCR durch, indexiert alles für die Schlüsselwort- und semantische Suche und füllt Zusammenfassung, Dokumenttyp, Tags, Daten und Schlüsselfelder aus. Ihr Team kann dann Fragen stellen und erhält Antworten, die die exakte Seite zitieren.
Der Assistent arbeitet wie ein Agent: Er findet Dokumente anhand von Metadaten, liest die relevanten Seiten, durchsucht Passagen und antwortet dann. Zu seinen 13 Fähigkeiten gehören Zusammenfassen, Vergleichen, Extrahieren, Verpflichtungen, Compliance-Prüfungen, Korrekturlesen, Zahlenanalyse mit Diagrammen, Entwürfe erstellen und Übersetzen.
Den vollständigen Quellcode (FastAPI + SQLAlchemy-Backend, Worker, React 19 + TypeScript-Frontend), Docker Compose mit HTTPS-Overlay, Backups, Beispieldaten, einen sich selbst zurücksetzenden Demo-Modus und Dokumentation.
Anforderungen: Docker 24+, mindestens 2 CPU-Kerne / 4 GB RAM (empfohlen: 4 CPU-Kerne / 8 GB RAM). Ein KI-API-Schlüssel ist optional.
Nur Beispieldaten. Was Sie dort tun, betrifft niemanden sonst.
Noch etwas? Schreiben Sie an [email protected].
Ja. Upload, OCR (PaddleOCR, Tesseract, Docling), Suche, Vorlagen, Prüfungen und Berechtigungen funktionieren offline. KI ist optional und funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Anbieter, einschließlich einem lokalen Qwen-VL auf Ollama.
Englisch, Spanisch, Französisch und Deutsch.
Docker 24 oder neuer, mindestens 2 CPU-Kerne und 4 GB RAM; empfohlen werden 4 CPU-Kerne und 8 GB RAM.
Ja. Rollen, Gruppen und eingeschränkte Ordner werden in den Suchergebnissen und beim Lesezugriff des Assistenten durchgesetzt.
Der GitHub-Nutzer khsarvar hat Sifthound veröffentlicht, eine Open-Source-Alternative zu Tavily, die auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft, SearXNG nutzt und MCP unterstützt.
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