Allganize Inc.

Was ist Allganize?

Allganize ist ein Unternehmen, das Unternehmen mit einer Plattform für generatives AI, Wissenssuche und Arbeitsagenten versorgt. Die Kernproduktmarke ist Alli. Die Plattform umfasst Funktionen wie Modellauswahl, RAG, Dokumentenverarbeitung, Erstellung von kodierfreien Anwendungen, Ausführung von Agenten, Berechtigungskontrolle sowie verschiedene Deployment-Möglichkeiten.

Alli ist derzeit hauptsächlich in zwei Produktlinien unterteilt: Coworker und Works. Coworker dient dazu, KI-Anwendungen und intelligente Agenten mithilfe natürlicher Sprache zu erstellen, während Works vorgefertigte Dokumentenaufgaben bietet, wie Vertragsprüfung, Analyse von RFPs, Wissensfragen sowie Berichtserstellung.

Kernprodukte

Alli Coworker

Alli Coworker ermöglicht es den Fachleuten, ihre Anforderungen in natürlicher Sprache zu beschreiben, wodurch anschließend lauffähige Webanwendungen, AI-Agenten, Informationsportale oder Datenauswertungsprozesse erstellt werden. Die Anwendungen können im Browser genutzt werden und sind bei Bedarf auch mit Slack oder Microsoft Teams verbindbar.

• Erstellen von AI-Anwendungen mit natürlicher Sprache.
• Erstellung eines Agenten, der Aufgaben planen und ausführen kann.
• Verbindung von ERP, Datenbanken und Geschäfts-APIs.
• Veröffentlichen Sie die Anwendung als internes Web-Tool.
• Einführung eines einheitlichen AI-Portals für Mitarbeiter.
• Verbinden Sie Slack und Microsoft Teams.
• Versionskontrolle und Rollback für Anwendungen.
• Ähnliche Workflows im lokalen Netzwerk oder in einem isolierten Netzwerk ausführen.

Alli Works

Alli Works richtet sich an Teams, die keine Anwendungen von Grund auf entwickeln möchten. Sie können direkt Dokumente hochladen und Funktionen wie Zusammenfassung von Verträgen, Überprüfung von Anleitungen, Prüfung von RFPs sowie Fragenbeantwortung nutzen. Dabei wird von Anfang an mit dem ersten Dokument gearbeitet – es ist nicht notwendig, dass der Kunde zunächst spezielle Modelle trainiert.

• Lesen Sie Verträge, Richtlinien, Berichte und Geschäftsunterlagen.
• Führen Sie die Überprüfung von Vertrag und Bedingungen gemäß dem Vorlage durch.
• Vergleichen Sie die Anforderungen der RFP mit früheren Lösungsvorschlägen.
• Referenzierbare Fragen und Antworten rund um interne Kenntnisse.
• Erstellung von Zusammenfassungen und Vergleichen für mehrere Materialien.
• Es wird nach dem vom Unternehmen gewählten Modell und der Implementierungsart ausgeführt.

Unternehmensweite RAG-Wissenssuche

Alli verwendet Suchverstärkte Generierungstechnologien, um in von den Kunden angegebenen Dokumenten und Daten nach Hinweisen zu suchen, anhand derer das Modell anschließend Antworten erstellt. Die Benutzer können neben den Antworten die zitierten Quellen einsehen, wodurch das Problem vermieden wird, sich ausschließlich auf das Wissen, mit dem das Modell trainiert wurde, verlassen zu müssen.

Quellenzitat im Originaltext

Die Plattform gibt nicht nur Links zu den Dateien zurück, sondern kann auch die Referenzbereiche auf den Dokumentenseiten markieren, wobei die ursprüngliche Formatierung beibehalten wird. Zudem werden Seitennummern und Kapitel angezeigt. Referenzen tragen zur Überprüfbarkeit bei, doch es muss weiterhin geprüft werden, ob das Modell den Kontext, Ausnahmen sowie Versionen richtig versteht.

RAG 2.0

Allganize positioniert RAG 2.0 als Suchlösung für den Finanzsektor, den öffentlichen Sektor sowie komplexe Unternehmensdokumente. Es verarbeitet Informationen wie Struktur, Semantik, Überschriften und Formatierung und ermöglicht es über die Retrieval-API, Seiten zurückzugeben, die mit einer Frage zusammenhängen.

Dokumentverarbeitungsfähigkeit

• Lesen von Unternehmensdokumenten wie PDF, DOCX, XLSX usw.
• Automatische Klassifizierung und Anhängen von Tags an Dokumente.
• Erfassen von Verknüpfungen zwischen Dateien.
• Scans werden durch OCR verarbeitet.
• Suchen Sie in den gemeinsamen Dokumentensammlungen sowie in den persönlichen Dokumentensammlungen.
• Erhalt der Datenintegrität in großen Dateien.
• Verarbeitung unstrukturierter und strukturierter Geschäftsdaten.

Große Dateien und komplexe Daten

Die offizielle Website betont, dass die Plattform in der Lage ist, eine Million Excel-Zeilen oder Dateien im Format Word mit einer Größe von 500 MB zu verarbeiten, und dass sie über Funktionen verfügt, die die Integrität der Daten gewährleisten. Bei tatsächlichen Projekten sollte jedoch immer mit echten, großen Dateien getestet werden, um die Geschwindigkeit beim Hochladen, Verarbeiten und Suchen sowie die Nutzung des Arbeitsspeichers und die Timeout-Einstellungen zu überprüfen.

Teilen und persönliche Dokumentensammlungen

Alli Works unterscheidet zwischen einer Dokumentensammlung, die von Abteilungen oder Organisationen gemeinsam genutzt wird, und einer persönlichen Dokumentensammlung. Die Berechtigungsregelungen sollten sowohl die Dateien selbst als auch die Suchindizes, die Ergebnisse der Suche sowie die Agentenwerkzeuge berücksichtigen, um zu verhindern, dass zwar das Herunterladen von Dateien eingeschränkt wird, der Inhalt dennoch über Fragen beantwortet werden kann.

Tiefergehende Unternehmensanalyse

Deep Research plant zunächst das Problem, sucht anschließend in internen Daten sowie in zugänglichen externen Quellen nach Informationen, filtert und ordnet diese, um schließlich eine mit der Quelle versehene Analyse zurückzugeben. Es eignet sich besser für Markt-, Wettbewerbs-, Kunden- und Themenanalysen als für einfache Abfragen mit Schlüsselwörtern.

Vertragsprüfung

• Die Vertragsparteien, die Fristen sowie die wichtigsten Verpflichtungen herausheben.
• Überprüfen Sie gemäß den Unternehmensrichtlinien fehlende oder abweichende Bestimmungen.
• Vergleichen Sie die Änderungen in den verschiedenen Versionen der Bedingungen.
• Markieren Sie die Inhalte, die von der Rechtsabteilung besonders überprüft werden müssen.
• Zitieren Sie die Seiten- und Abschnittsnummern des Originaltextes als Quelle.
• Erstellen von Zusammenfassungen, einer Liste der Fragen und Prüfprotokollen.

RFP- und Angebotsanalyse

Alli kann RFPs sowie frühere Angebote lesen, die Anforderungen herausfiltern, die Abdeckung bewerten und dabei helfen, Entwürfe mit internen Begründungen zu erstellen. Das Angebotsteam muss dennoch die Anforderungen des Kunden, die Zusagen, Zahlen sowie die Konformitätsangaben überprüfen.

Codefreie Anwendungsvorlagen

• Erstellen Sie den Vorschlag auf der Grundlage der RFP und historischer Unterlagen.
• Erstellen Sie eine bearbeitbare PPTX-Präsentation basierend auf der Beschreibung.
• Dokumente aus dem Geschäftsalltag mit OCR und LLM prüfen.
• Analyse der Modell- und Token-Nutzung durch das Analyseteam.
• API-Spezifikationen in ein browsbarer Interface-Tool umwandeln.
• Erstellen von Forschungsberichten mit Quellen für Verkaufskonten.
• Automatische Verwaltung von Besuchern durch QR-Codes und Benachrichtigungen.
• Übertragen Sie das Schulungsvideo in ein Handbuch mit Bildern und Texten.

Agent-Workflow

Der Alli Agent kann anhand der definierten Schritte Aktionen ausführen, Dokumentationswerkzeuge oder externe Systeme aufrufen und so weiterarbeiten, bis ein Ergebnis erzielt ist. Im Vergleich zu herkömmlichen Chatbots kann er beispielsweise Daten in ERP-Systemen speichern, Aufzeichnungen erstellen oder Geschäftsprozesse in Gang setzen – weshalb strengere Autorisierungs- und Genehmigungsverfahren erforderlich sind.

MCP-Tool-Verbindung

Die Agenten-App ermöglicht es, sich mit MCP-Servern zu verbinden und verfügbare Tools auszuwählen. Die Authentifizierung kann über API-Schlüssel oder Mechanismen wie OAuth erfolgen. Der Administrator sollte die Server, die Parameter der Tools sowie die Schreibfunktionen einzeln überprüfen – es sollten nicht alle Rechte für das gesamte Konto auf einmal gewährt werden.

Mehrmodell-Architektur

Alli unterstützt über ein Multimodell-Gateway GPT, Claude, Gemini, Llama sowie weitere kommerzielle, open-source-Modelle oder angepasste Modelle. Unternehmen können die Modelle ohne Neubau bestehender Anwendungen und Prozesse wechseln, um sich an Änderungen in Bezug auf Kosten, Leistung, Compliance oder Lieferanten anzupassen.

Betrieb von KI-Anwendungen

Alli bietet für Anwendungen und Agenten eine Versionsteuerung ähnlich wie bei Softwareveröffentlichungen, Testumgebungen, Freigabeprozesse, Bereitstellung sowie eine ein-Klick-Rücksetzung. Dadurch kann festgehalten werden, wer Anweisungen, Tools, Modelle oder Regeln geändert hat, und im Falle von Fehlern in der Produktion kann auf die vorherige Version zurückgegriffen werden.

• Speichern Sie die Anwendungs- und Agent-Versionen.
• Überprüfung von Änderungen in der Staging-Umgebung.
• Die Freigabe für die Produktion und Veröffentlichung wird von autorisierten Personen erteilt.
• Bei Problemen kann man mit einem Klick zurückgesetzt werden.
• Durch Rollenkontrolle werden Entwicklungs- und Nutzungsberechtigungen gesteuert.
• Protokollierung von Audit-Logs und Modellaufrufen.
• Einstellen von Inhalten und Schutzmaßnahmen für Aufrufe von Tools.

AX Report

Der AX-Report dient dazu, monatlich die Nutzungsorte von KI in der Organisation, deren Einsatz sowie die damit verbundenen Geschäftsveränderungen zusammenzufassen. Dadurch kann die Führungsebene die Investitionen und die Prioritäten für weitere Entwicklungen bewerten. Die Anzahl der Verwendungen gibt lediglich die Aktivität an; um den wahren Wert zu beurteilen, müssen außerdem Zeit, Qualität, Risiken sowie die Geschäftsresultate berücksichtigt werden.

API-Fähigkeiten

Alli bietet eine REST-API an, mit der LLM-Anwendungen ausgeführt, Sessions gestartet, Wissensdatenbanken abgerufen, Dokumente hochgeladen oder abgerufen sowie Analysedaten erlangt werden können. Bei den Anfragen muss der Alli API-Schlüssel im Request-Header angegeben werden, und der Zugriff erfolgt getrennt nach Kunde und Benutzer.

• Ausgeführte LLM-Anwendungen über eine API.
• Initiieren und fortsetzen des Dialogprozesses.
• Relevante Seiten aus dem Dokument abrufen.
• Verwaltung von RAG-Wissen und Q&A-Ressourcen.
• Alli in Web- oder Mobilprodukte integrieren.
• Erhalten von Daten zur Nutzung und Analyse von Dialogen.

Systemintegration

Alli kann mit SAP, Oracle ERP, internen Collaboration-Tools, Datenbanken, Slack, Teams sowie selbst entwickelten Systemen verbunden werden. Die Integration ermöglicht es, gleichzeitig Daten zu lesen und Ergebnisse zurückzuschreiben. Unternehmen sollten die Funktionalitäten schrittweise über Testkonten, mit minimalem Berechtigungsgrad sowie durch Genehmigungsprozesse freischalten.

Einrichtungsmethode

Für welche Kunden geeignet

• Organisationen, die Unternehmenswissen und Quellenüberprüfungen benötigen.
• Unternehmen, die hoffen, dass ihre Vertriebsmitarbeiter AI-Anwendungen ohne Code entwickeln können.
• Ein Team, das mit einer großen Anzahl von Verträgen, RFPs und internen Dokumenten umgeht.
• Regulierte Branchen, die eine Einrichtung im lokalen Netzwerk oder in einem isolierten Netzwerk erfordern.
• Unternehmen, die eine Verbindung zu ERP-Systemen, Datenbanken und internen Systemen benötigen.
• Technisches Team, das flexibel zwischen mehreren Modellen wechseln möchte.
• Plattformteams, die einheitliche Berechtigungen, Audits sowie den Betrieb von AI-Anwendungen benötigen.

Typische Anwendungsszenarien

• Fragen und Antworten zu Unternehmensrichtlinien und Technikhandbüchern.
• Zusammenfassung des Vertrags, Vergleich und Prüfung der Bedingungen.
• Erhebung der RFP-Anforderungen und Erstellung des Angebotstextes.
• Markt-, Wettbewerbs- und Kundenanalyse.
• Informationen aus dem ERP abrufen und die Eingabe in das System durchführen.
• Internes AI-Portal für Mitarbeiter und Abteilungsassistenten.
• Klassifizierung, Suche und Zuordnung von Beziehungen bei großen Dateien.
• Berichte zur Nutzung von KI, zu Tokens und zur ROI-Verwaltung.

Für welche Situationen es nicht wirklich geeignet ist

• Nur für Nutzer, die ein kostenloses persönliches Chat-Tool benötigen.
• Es gibt keine Projekte zur Erprobung von Unternehmensdaten und spezifischen Arbeitsabläufen.
• Entwickler, die die vollständigen Quellcodes der Plattform für freien kommerziellen Einsatz wünschen.
• Kleine Teams, die verlangen, dass der gesamte Preis des Unternehmens direkt auf der offiziellen Website angegeben wird.
• Organisationen, bei denen es nicht möglich ist, Rechte zu vergeben, Tests durchzuführen und manuelle Genehmigungen zu erteilen.
• Unternehmen, die möchten, dass der Agent eigenständig rechtliche oder finanzielle Endentscheidungen trifft.
• Projekte mit sehr schlechter Datengüte und ohne Bereitschaft, die Wissensquellen zunächst zu ordnen.

Anleitung zur Erstellung eines Wissensassistenten

1. Wählen Sie ein Geschäftsproblem mit klaren Grenzen aus.
2. Entfernen von doppelten, veralteten und konfliktreichen Dokumentversionen.
3. Einführung von Rechten für gemeinsame und persönliche Bibliotheken.
4. Konfigurieren Sie den Suchbereich und die Antwortregeln für RAG.
5. Prüfen Sie die Vollständigkeit von Zitaten und Antworten mit echten Fragen.
6. Fügen Sie Fälle ohne Antwort, Konflikte und Überschreitung von Befugnissen hinzu.
7. Nach der Veröffentlichung werden die Daten und Bewertungssätze kontinuierlich aktualisiert.

Anleitung zur Erstellung einer Coworker-App

1. Definieren Sie in einem Satz das zu erreichende Ergebnis der Anwendung.
2. Erklären Sie die Eingaben, Ausgaben und die zulässigen Daten.
3. Lassen Sie den Coworker eine Initialanwendung sowie Prozesse für Agenten erstellen.
4. Verbinden Sie die notwendigen Dokumente, APIs oder Geschäftssysteme.
5. Überprüfen Sie im Testumfeld die normalen und abnormalen Pfade.
6. Einstellen von Rollen, Schutzmaßnahmen, Genehmigungen und Audits.
7. Nach der Freigabe auf Web, Slack oder Teams veröffentlichen.
8. Basierend auf echten Rückmeldungen eine neue Version erstellen und ein Rollback beibehalten.

Anleitung zur Anbindung an MCP

1. Überprüfen Sie die Herkunft des MCP-Servers sowie die Liste der Tools.
2. Ermitteln Sie, ob jede Werkzeugart eine Lese- oder Schreiboperation darstellt.
3. Verwenden Sie einen API-Schlüssel oder ein OAuth-Konto mit den geringsten Berechtigungen.
4. Aktivieren Sie in der Agenten-App nur die notwendigen Tools.
5. Überprüfen Sie Parameter und Fehlerbehandlung mit Testdaten.
6. Für hochwirksame Aktionen wird eine manuelle Bestätigung hinzugefügt.
7. Nach dem Go-Live werden die Audits durchgeführt und die Zugangsdaten regelmäßig ausgetauscht.

Unternehmens-PoC-Leitfaden

1. Wählen Sie Produktionsszenarien mit klar definiertem Wert und Quantifizierbarkeit.
2. Vorbereitung der echten Dokumente und Systemanschlüsse für die Desensibilisierung.
3. Bestimmen Sie die Grenzen für SaaS-, lokale oder isolierte Implementierungen.
4. Qualitäts- und Sicherheitskriterien gemeinsam mit den Lieferanten festlegen.
5. Führen Sie einen PoC durch und messen Sie die Genauigkeit, die Laufzeit sowie die Adoptionsrate.
6. Überprüfung von Berechtigungen, Referenzen, Rollback-Funktionen und Auditing-Möglichkeiten.
7. Nach Erreichen der Schwellenwert wird schrittweise auf die Produktion ausgeweitet.

Sicherheit und Konformität

Allganize listet offiziell die Unterstützung für ISO 27001, SOC 2 Type II und HIPAA auf und betont, dass bei einer lokalen Implementierung die Daten nicht die Infrastruktur des Kunden verlassen. Der Käufer sollte dennoch den Inhaber der Zertifikate, die anwendbaren Produkte, die Datengebiete, die Zulieferer sowie die vertraglichen Verpflichtungen überprüfen.

• Zugang zum Enterprise-Single-Sign-On über SAML oder OIDC.
• Steuern Sie die Berechtigungen für Anwendungen, Dokumente und Tools nach Rollen.
• Verschlüsselung von statischen und übertragenen Daten.
• Protokollierung der Administrator- und Agenten-Aktivitäten.
• Isolierte Netzwerke beschränken externe Modelle und Verbindungen.
• Definieren Sie Inhaltsleitlinien und Strategien für sensible Daten.
• Regelmäßig die Prozesse für Backups, Updates und Rollbacks testen.

Wie versteht man die Aussage „Keine Halluzinationen“?

Die offizielle Website setzt auf Zero Hallucination, um die Orientierung am Originaltext, die Zitierfähigkeit sowie die Fähigkeit zur Selbstüberprüfung zu betonen. Dennoch sollte keine generative KI als völlig fehlerfrei angesehen werden. Genauer ist es, das Risiko von Illusionen durch Begrenzung der Wissensquellen, Darstellung von Beweisen aus dem Originaltext sowie manuelle Überprüfung zu verringern.

Preisgestaltung

Auf der offiziellen Allganize-Website werden keine festen Preise für Works, lokale Implementierungen sowie Unternehmensplattformen angegeben. In der Regel muss man nach den Kosten fragen – je nach Anzahl der Benutzer, Dokumente, Modelle, Tokens sowie dem Umfang der Integration und des Supports. Der Coworker-Service in den USA bietet Teams von 1 bis 50 Personen eine kostenlose Startmöglichkeit an; danach werden die Kosten je nach Anzahl der verwendeten Modelle/Tokens berechnet.

Vor dem Kauf muss dies überprüft werden.

• Anzahl der kostenlosen Credits und Ablaufregeln.
• Die Berechnungsmethode für Tokens verschiedener Modelle.
• Wird die Speicherung von Dokumenten, OCR und Indexierung separat abgerechnet?
• Kosten für Agentenaufrufe und externe APIs.
• Lizenzunterschiede für SaaS-, lokale und isolierte Implementierungen.
• Anzahl der Benutzer, Admins und externe Zugriffsrechte.
• Umfang der Dienstleistungen für Systemintegration, Migration und Implementierung.
• Unterstützung für Reaktionszeiten, Aufrüstungshäufigkeit und Servicelevel.

GitHub und der Open-Source-Zustand

Allganize verfügt über eine offizielle GitHub-Organisation und stellt einige Entwicklungswerkzeuge öffentlich zur Verfügung, wie beispielsweise die pre-commit-Integration für Typüberprüfungen. Die Kernplattform von Alli, der RAG-Engine, Coworker und Works bleiben jedoch kommerzielle, geschlossene Produkte; sie können aufgrund des Existenzs einer offiziellen Repository nicht als vollständig open source eingestuft werden.

Vorteile des Produkts

• Gleichzeitig werden benutzerdefinierte Builder sowie Arbeitsagenten zur sofortigen Verwendung bereitgestellt.
• Die RAG-Antworten können auf die Seitenzahl und den Bereich im Originaltext verweisen.
• Abdeckt das gesamte Spektrum von Modellen, Suchfunktionen, Agenten sowie Betrieb und Governance.
• Unterstützt SaaS-, lokale, hybride und vollständig isolierte Bereitstellungen.
• Man kann zwischen verschiedenen kommerziellen und Open-Source-Modellen wechseln.
• Bietet Versionen, Staging, Freigabe und einen One-Click-Rollback.
• Es kann mit ERP-, Datenbank-, API-, Slack- und Teams-Systemen verbunden werden.
• Geeignet für regulierte Branchen wie Finanzen, Fertigung und den öffentlichen Sektor.

Nutzungsbeschränkungen

• Für die Produkte des Unternehmens gibt es keine offiziell festgelegten, einheitlichen Preise.
• Null Illusionen sollten nicht als völliger Mangel an Fehlern verstanden werden.
• Die Leistung bei großen Dateien und komplexen Daten muss in einer echten Umgebung getestet werden.
• Das Schreiben von Daten durch Agenten in externe Systeme erhöht das Risiko von Berechtigungsproblemen.
• Hochwertiger RAG setzt Dokumentenverwaltung und kontinuierliche Aktualisierung voraus.
• Für eine lokale Implementierung benötigt der Kunde Infrastruktur sowie Fähigkeiten in der Betriebsführung.
• Die vollständige Plattform sowie der Kern-RAG-Engine sind kein Open-Source-Software.
• Die Einführung eines Unternehmens erfordert in der Regel Investitionen in PoCs, Integration und Governance.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Der Gesamtbewertungswert beträgt 4,7 von 5 möglichen Punkten. Allganize eignet sich für Unternehmen, die Dokumente als Nachweis benötigen, keine Code-basierten Agenten verwenden möchten, mehrere Modelle einsetzen wollen sowie strenge Kontrollen bei der Implementierung wünschen. Allerdings sind die Kosten sowie die Komplexität der Implementierung eher geeignet für Organisationen auf höherer Ebene.

Häufige Fragen

Was bietet Allganize hauptsächlich an?

Es bietet die Alli-Enterprise-AI-Plattform, einschließlich des kodierfreien Anwendungs-Bauwerks Coworker und des Dokumentenarbeitsspezialisten Works.

Was ist der Unterschied zwischen Coworker und Works?

Coworker wird für die Erstellung eigener Anwendungen und Agenten verwendet, während Works fertige Funktionen wie Verträge, RFPs und Wissensaufgaben bereitstellt.

Wird die Unterstützung von Fragen und Antworten in der Unternehmens-Wissensdatenbank angeboten?

Unterstützung: Alli RAG sucht in den angegebenen Dokumenten und zeigt in den Antworten die Originalzitate an.

Kann es lokal installiert werden?

Ja, es wird auch eine isolierte Bereitstellung unterstützt, bei der keine Daten an externe Netzwerke übertragen werden.

Welche großen Modelle werden unterstützt?

Unterstützt GPT, Claude, Gemini, Llama sowie weitere kommerzielle, open-source-Modelle und angepasste Modelle.

Wird eine API bereitgestellt?

Es werden REST-APIs für LLM-Anwendungen, Dialoge, Dokumentensuche und Wissensdatenbanken bereitgestellt.

Wie viel kostet Allganize?

Mitcoworker kann für Teams von 1 bis 50 Personen kostenlos genutzt werden und kostet anschließend pro Token. Für ein vollständiges Unternehmenslösung ist eine Anfrage erforderlich.

Wird wirklich keine Halluzinationen entstehen?

Die Plattform verringert Illusionen durch Einschränkung der Quellen, Zitierung des Originaltextes und Selbstprüfung, doch die entscheidenden Ergebnisse müssen weiterhin manuell überprüft werden.

Ist Allganize Open Source?

Die Kern-Alli-Plattform ist nicht open source; auf GitHub werden nur wenige Hilfsprojekte für die Entwicklung veröffentlicht.