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Reale Infrastrukturkosten, RAG-Datasets & Mistral Document AI

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Reale Infrastrukturkosten, RAG-Datasets & Mistral Document AI

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Dieses Release bringt echte Kostentransparenz ins Dashboard, ein deutlich umfangreicheres Dataset- und Quellen-Toolkit in companyRAG sowie ein neues Modell zur Dokumentenverarbeitung.

✨ CompanyGPT

  • Mistral Document AI: Ein neues Modell zum Dokumentenverständnis steht zur Verfügung, um Inhalte aus komplexen Dateien zu parsen und zu extrahieren – das verbessert, wie Dokumente plattformweit gelesen werden.

📊 companyDASHBOARD

  • Reale Infrastrukturkosten: Das Dashboard zeigt nun Ihre tatsächlichen Cloud-Kosten aus dem innFactory Hub – die Azure/GCP/NCE-Kosten des laufenden Monats, eine Prognose zum Monatsende und das Datum der letzten Synchronisierung – statt nur Schätzungen.
  • Kostenaufschlüsselung nach Workload: Fahren Sie über den Realkosten-Wert, um die Ausgaben pro Workload aufgeschlüsselt zu sehen, absteigend sortiert.
  • Monatsbasierte Datumsauswahl: Wählen Sie einen bestimmten Monat, um Kosten und Nutzung für diesen Zeitraum auszuwerten.
  • Überarbeitete Übersicht: Ein aufgeräumtes, symmetrisches 3×5-Übersichtsraster zeigt Agents, Nutzer, Tokens, Anfragen, OCR, Dateien, Bilder, MCP-Aufrufe und eine eigene Kachel für reale Infrastrukturkosten auf einen Blick.

📚 companyRAG

  • Wissens-Datasets: Erstellen Sie strukturierte Datasets aus Ihren Dokumenten über eine eigene Dataset-Pipeline und bereinigen Sie diese mit Transform-Tools – so werden Rohinhalte zu organisierten, wiederverwendbaren Daten.
  • Nextcloud als Quelle: Verbinden Sie ein Nextcloud-Konto (über App-Passwörter), um Ihre Nextcloud-Dateien direkt zu indexieren und zu durchsuchen.
  • Konfigurierbares Chunking: Wählen Sie eine Chunking-Strategie und passen Sie die Chunk-Größe pro Collection an, sodass das Retrieval auf die Art Ihrer Inhalte abgestimmt werden kann.
  • Sprache der Volltextsuche: Legen Sie die Sprache für die Volltextsuche fest, damit das Keyword-Matching für Ihre Inhalte korrekt funktioniert.
  • Verständlichere Dataset-Benennung: Datasets verwenden nun automatisch Dateinamen, wodurch sie leichter zu erkennen und zu verwalten sind.
  • Audit-Log: Verfolgen Sie Aktivitäten in Ihrer Wissensdatenbank für eine bessere Übersicht.