SOVNEX AISOVEREIGN NEXUS
Local First · Souverän · Multi-Agents

Dein Wissen, deine Modelle,
deine Infrastruktur

Sovnex ist ein selbst gehosteter KI-Arbeitsplatz auf drei Säulen: eine souveräne, mehrsprachige Wissensbasis, die von lokalen Agents betrieben wird, Multi-Agents-Analyse von Ausschreibungen samt Angebotserstellung und eine lokale Token Factory, die jedes Modell — auch deine eigenen — hinter eine einzige API stellt. Nichts verlässt dein Netzwerk.

Demo anfragenDie drei Säulen ansehen

Säule 01

Eine souveräne Wissensbasis,
lokale Agents, jede Sprache

Dokumente, Embeddings und Prompts bleiben auf deiner eigenen Infrastruktur. Spezialisierte Agents recherchieren und schlussfolgern darauf — und Sprache ist nie eine Barriere zwischen Frage und Antwort.

Läuft vollständig in deinem Netzwerk
Betreibe On-Premise oder in deiner Private Cloud. Dateien, Embeddings, Prompts und Inferenz bleiben auf Hardware, die du kontrollierst — sensibles Material erreicht nie eine fremde API.
Lokale Multi-Agents-Recherche
Spezialisierte Agents — Retriever, Analyst, Autor, Prüfer — zerlegen eine komplexe Frage in Schritte und arbeiten sie gemeinsam ab, statt alles in einen einzigen Prompt zu pressen.
Mehrsprachig und sprachübergreifend
Der Arbeitsplatz spricht sechs Sprachen, und die Suche überschreitet sie: Frage auf Französisch, und Sovnex belegt die Antwort mit deinen englischen oder chinesischen Dokumenten und zitiert die Originalstelle.
Jede Antwort bis zur Quelle nachvollziehbar
Jede Antwort verweist auf genau den Abschnitt, aus dem sie stammt, bis auf die Seite. Das Chunking ist sichtbar und editierbar, sodass dein Team die Quelle korrigiert, statt mit dem Modell zu streiten.
Der Sovnex-Arbeitsplatz: Wissensbasen, Q&A, Chat und Suche über deine eigenen Dokumente

Ein Arbeitsplatz über deinen eigenen Dokumenten — Wissensbasen, Q&A, Chat und Suche, beantwortet von einem lokalen Modell.

Säule 02

Von der Ausschreibung zur
belegten Angebotsantwort

Lade eine RFP, Ausschreibungsunterlagen oder einen Sicherheitsfragebogen hoch. Sovnex zerlegt sie in Anforderungen, findet die Belege in deiner Wissensbasis und entwirft zu jeder eine Antwort — jede Aussage mit ihrer Quellenangabe.

  1. 1

    Jede Anforderung extrahieren

    Die Unterlagen werden in eine aufgeschlüsselte Liste von Anforderungen und Fragen überführt, damit nichts übersehen wird, was auf Seite 40 versteckt ist.

  2. 2

    Belege zusammentragen

    Zu jeder Anforderung durchsuchen Agents frühere Angebote, Zertifizierungen und Datenblätter und stellen die Passagen zusammen, die sie tatsächlich beantworten.

  3. 3

    Antwort entwerfen

    Zu jeder Anforderung entsteht eine ausformulierte Antwort in der Sprache der Ausschreibung, jede Aussage verknüpft mit der Quelle, aus der sie stammt.

  4. 4

    Prüfen und exportieren

    Dein Team prüft, bearbeitet und exportiert. Konfidenzwerte und Zitate zeigen sofort, welche Antworten zuerst ein menschliches Auge brauchen.

app.sovnexai.com

Entwirf eine Antwort auf Anforderung 4.2: „Beschreiben Sie Ihre Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung.“

Y

Alle Daten sind verschlüsselt: AES-256 im Ruhezustand und TLS 1.3 bei der Übertragung. Sovnex läuft vollständig innerhalb deines Netzwerks, sodass Kundendaten nie deine Infrastruktur verlassen. Das Schlüsselmanagement integriert sich in dein vorhandenes KMS/HSM…

Quelle: Security_Whitepaper.pdf S. 7Konfidenz: 98 %

Frage stellen oder eine RFP-Anforderung einfügen …

Säule 03

Eine API vor jedem Modell,
damit deine Agents weniger kosten

Token Factory ist das Modell-Gateway, das mit Sovnex ausgeliefert wird. Richte ein beliebiges OpenAI-SDK darauf und erreiche jeden Anbieter — oder deine eigenen lokalen Modelle — über eine einzige Schnittstelle, mit Budgets, Kontingenten und Verbrauch vollständig unter deiner Kontrolle.

OpenAI-kompatible Endpunkte
Ändere eine einzige Base-URL, und dein bestehender Code läuft weiter. /v1/chat/completions und /v1/embeddings verhalten sich genau so, wie das OpenAI-SDK es erwartet — am Rest deines Stacks ändert sich nichts.
Jeder Anbieter hinter einer Schnittstelle
OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek und Qwen neben lokalen vLLM- oder Ollama-Deployments. Gruppiere sie in Kanäle, bilde Modellnamen ab und schalte automatisch um, wenn einer ausfällt.
Routinearbeit auf lokale Modelle leiten
Der tägliche und der Batch-Verkehr deiner Agents läuft auf deinem eigenen Ollama- oder vLLM-Deployment — zu null externen Token-Kosten. Nur Aufrufe, die wirklich ein Frontier-Modell brauchen, gehen hinaus, und genau dort entstehen die meisten Agent-Kosten.
Budgets, Kontingente und Rate Limits
Stelle pro Team oder Projekt einen API-Token aus, deckle sein Budget, setze ein Ablaufdatum, beschränke die Modelle, die er aufrufen darf, und drossle seine Anfragerate — ohne einen einzigen Anbieter-Schlüssel herauszugeben.
Nachvollziehbarer Verbrauch und Kosten
Jeder Aufruf protokolliert Modell, Token-Zahl, Latenz und Kosten. Schlüssele die Ausgaben nach Token, Nutzer oder Kanal auf und sieh genau, wohin das Budget geflossen ist.
python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://sovnex.internal/v1",  ← die einzige Änderung
    api_key="sk-sovnex-••••",
)

client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5-72b",  # oder ein beliebiger konfigurierter Kanal
    messages=[{"role": "user", …}],
)
OpenAIClaudeGeminiDeepSeekQwenvLLMOllama

Derselbe Endpunkt, ob er heute zu einem lokalen Qwen oder morgen zu einem Frontier-Modell führt.

Token-Liste der Token Factory mit verbrauchtem Kontingent, Restkontingent und Ablaufdatum je Token

Jeder Token trägt sein eigenes Kontingent, sein Ablaufdatum und seine Modell-Whitelist — und meldet, was er ausgegeben hat.

Über Sovnex AI

Gebaut, um in deinen Mauern zu bleiben

Sovnex AI entwickelt eine souveräne RAG-Engine für Teams, die ihre Dokumente nicht in die Cloud eines anderen geben können. Die Engine ist Open Source, läuft auf deiner eigenen Hardware und folgt deinen Regeln.

Apache 2.0
Die Engine ist Open Source — prüfe sie, forke sie, betreibe sie ohne uns.
Local First
Auf deinen eigenen Servern oder in deiner Private Cloud betrieben, mit lokaler Inferenz für sensible Daten.
Hosting auf deiner eigenen Infrastruktur
Die Engine läuft auf Servern, die dir gehören oder die du mietest. Deine Dokumente und Embeddings werden nie in einer von uns betriebenen Cloud gespeichert.

Support und Ressourcen

Sprich mit uns

Demo anfragenEinstiegsleitfaden lesen