Wissen mit Struktur. Nicht noch ein Ordner.
nara Memory ist eine typisierte Wissensschicht. Jeder Eintrag ist ein geprüftes Objekt mit definiertem Typ, verknüpft zu einem Knowledge Graph, den Agenten und Menschen durchsuchen können.
Jeder Eintrag hat einen Typ.
In den meisten Wissensdatenbanken liegt alles als Fließtext nebeneinander: Anleitungen, Notizen, veraltete Screenshots. nara Memory arbeitet anders. Schemas definieren Wissenstypen wie Fehlerbilder, Anleitungen, Produkte und Prozesse. Jeder Eintrag ist ein typisiertes Objekt mit klaren Feldern. Ein Fehlerbild sieht anders aus als eine Anleitung, und genau das macht beides maschinell nutzbar. Auch Tickets, Geräte und Tools werden als Objekte in Memory gespiegelt: Ihr Wissen und Ihr Betrieb liegen im selben Modell.
Verknüpft statt abgelegt.
Knowledge Graph
Objekte sind über Beziehungen verknüpft: Symptom zu Ursache, Produkt zu Anleitung. Wer ein Fehlerbild findet, findet den Lösungsweg gleich mit.
Semantische Suche
Die Suche läuft über Embeddings. Sie findet das richtige Wissen auch dann, wenn im Ticket ganz andere Wörter stehen als im Artikel.
Import aus Ihren Formaten
PDF, DOCX, HTML, TXT, CSV und Bilder: nara extrahiert daraus typisierte Objekte. Bestehende Dokumentation muss nicht neu geschrieben werden.
Betrieb im selben Modell
Tickets, Geräte und Tools sind selbst Objekte in Memory. Agenten sehen nicht nur, was dokumentiert ist, sondern auch, worauf es sich bezieht.
Nichts landet ungeprüft im Wissen.
Ein Agent ist nur so gut wie das, worauf er sich stützt. Deshalb entscheidet bei nara ein Mensch, was Wissen wird.
Importieren
Dokumente kommen als PDF, DOCX, HTML, TXT, CSV oder Bild ins System.
Extrahieren
nara extrahiert daraus typisierte Objekte: Fehlerbilder, Anleitungen, Produkte, Prozesse.
Prüfen
Jedes extrahierte Objekt wartet auf menschliche Prüfung.
Erst nach der Freigabe wird es Teil des Wissens.
Verknüpfen
Freigegebene Objekte werden im Knowledge Graph verknüpft und stehen ab sofort in der semantischen Suche.
nara sagt Ihnen, was fehlt.
Die meisten Wissensdatenbanken wachsen dort, wo jemand Zeit hatte, nicht dort, wo der Bedarf ist. nara gleicht Ihr Wissen mit dem realen Ticketaufkommen ab und erkennt, wo Artikel fehlen. Für die größten Lücken generiert nara Artikelentwürfe, die Ihr Team nur noch prüfen und freigeben muss. In einem anonymisierten Kundenprojekt hat nara 85 bestehende Wissensartikel gegen den realen Bedarf geprüft und 20 Artikelentwürfe für die größten Lücken generiert.
Häufige Fragen zu nara Memory
Müssen wir unsere Dokumentation neu schreiben?
Nein. nara importiert PDF, DOCX, HTML, TXT, CSV und Bilder und extrahiert daraus typisierte Objekte. Ihr Team prüft die Ergebnisse, statt bei null anzufangen.
Kann die KI ungeprüft Wissen anlegen?
Nein. Extrahierte Objekte und generierte Artikelentwürfe werden erst nach menschlicher Prüfung übernommen. Ohne Freigabe kein Wissen.
Was passiert, wenn im Ticket andere Begriffe stehen als im Artikel?
Die semantische Suche arbeitet mit Embeddings und findet Wissen auch bei anderer Wortwahl. "Rechner startet nicht" trifft auch den Artikel, der von Boot Problemen spricht.
Woher wissen wir, welche Artikel uns fehlen?
nara gleicht das vorhandene Wissen mit Ihrem realen Ticketaufkommen ab, zeigt die Lücken und generiert Entwürfe für die wichtigsten davon.
Wie groß sind Ihre Wissenslücken?
nara gleicht Ihre bestehenden Artikel mit Ihrem realen Ticketaufkommen ab und zeigt, wo Wissen fehlt. Das Ergebnis gehört Ihnen, egal wie es weitergeht.
