aikux.Brain

Das Herzstück von aikux.Brain ist der Enterprise Knowledge Graph, der Datenquellen vernetzt, Beziehungen erkennt und dadurch kontextbasiertes Wissen liefert. Statt isolierter Daten entstehen Zusammenhänge in einer Graphendatenbank.

1.1 Einsatz von GraphRAG

Die Plattform setzt auf GraphRAG (Retrieval-Augmented Generation mittels Knowledge Graphs). GraphRAG kombiniert Wissensgraphen und Vector Search, um die KI mit tiefem Kontext und Multi-Hop Reasoning auszustatten.

• Vernetzen von Inhalten: Inhalte werden nicht nur gespeichert, sondern durch Beziehungen vernetzt. Die Kombination aus GraphDB + LLM (Large Language Model) ermöglicht es, Zusammenhänge zu verstehen.
• Gezielte Abfragen: Durch GraphRAG greift die KI gezielt auf relevante Knoten zu und kann dadurch Antworten mit Kontext und Begründung liefern. Diese Methodik wird als überlegen gegenüber rein vektor-basiertem RAG angesehen und soll zur Standardarchitektur werden.

1.2 Die Engine: Neo4j

Als Graphendatenbank nutzt aikux.Brain die Neo4j Graph Datenbank. Die Software unterstützt die Modellierung von Entitäten und Beziehungen sowie das Multi-Hop Reasoning über komplexe Strukturen. Die Kosten für die Nutzung der Neo4j Enterprise Edition sind in der Professional und Enterprise Edition von aikux.Brain enthalten.

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aikux.Brain transformiert verstreutes Wissen in einen Motor für Entscheidungen und Innovation.

2.1 Erklärbare Antworten (Explainability)

Ein wesentliches Merkmal für Enterprise-Anwendungen ist die Transparenz.

• Auditierbarkeit: Jede KI-Antwort basiert auf Pfaden im Graph. Nutzer erhalten Antworten inklusive Quellenpfad und Kontext. Dies liefert Unternehmen die Möglichkeit, Quellen, Abhängigkeiten und die Gründe für die KI-Ausgabe nachzuvollziehen – es entsteht keine Black Box.
• Kontextualisierung: Die Plattform ist darauf ausgelegt, Antworten durch die Vernetzung von Fakten über die Daten hinweg anzureichern, um präzisere und bedeutungsvollere Ergebnisse zu erzielen.

2.2 Enterprise-Architektur und Skalierung

aikux.Brain ist auf die Anforderungen komplexer Organisationen ausgerichtet.

• Multi-Brain-Architektur: Ermöglicht es Teams oder Projekten, in einem eigenen „Brain“ (einer eigenständigen Datenbank) zu arbeiten, die klar abgegrenzt und trotzdem vernetzbar sind. Die Plattform unterstützt die Orchestrierung komplexer Abfragen in Sekunden.
• Datenintegration: Die Lösung kann verschiedene Datenquellen wie CRM, ERP, Chats und Datenbanken vernetzen. Der Semantic & LLM Layer kombiniert die Suche mit Modellen und integriert menschliches Feedback.

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aikux.Brain wurde mit Datensouveränität, Compliance und Sicherheit als Grundprinzip entwickelt.

• Deployment-Optionen: Die Plattform ist entweder On-Premise oder in einer zertifizierten EU-Cloud betreibbar. Dies stellt sicher, dass die Daten die EU niemals verlassen.
• Sicherheit: Die Architektur ist von Beginn an auf Enterprise Security ausgelegt. Sie beinhaltet Mandantentrennung pro Brain, vollständige Audit-Logs für alle Interaktionen, und die Einhaltung regulatorischer Standards (z. B. DSGVO, ISO 27001, SOC).
• Datenschutzgarantie: Kundendaten werden niemals zum Training von KI-Modellen verwendet.

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Das Lizenzmodell ist Pay-per-Use pro Brain und verzichtet auf User-Lizenzen.

• Die Kosten setzen sich aus einer Grundgebühr der Edition, den DB-Anfragen (pay-per-use) und den durchgereichten KI-Provider-Kosten (ohne Aufschlag) zusammen.
• Die Professional und Enterprise Edition enthalten die Kosten für die Nutzung der Neo4j Enterprise Edition.
• DB-Anfragen werden degressiv bepreist: von 0,05 € pro Anfrage (1–100.000/Monat) bis 0,01 € pro Anfrage (ab 1.000.001/Monat). Der neue Preis gilt dank Schwellen-Effekt rückwirkend für alle Anfragen.

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