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Was steckt unter der Haube?

Uely kombiniert mehrere Sprachmodelle mit einer Suche über deine eigenen und öffentliche Quellen und speichert die Zusammenhänge in einer Graphdatenbank.

Ein grosser Teil der Arbeit läuft über Sprachmodelle, oft «LLMs» genannt. Sie lesen deine Frage samt Kontext, formulieren Antworten, entwerfen Texte und schlagen nächste Schritte vor. Uely nutzt je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle; welches konkret läuft, ist ein Implementierungsdetail und kann sich ändern.

Modelle raten plausibel, wenn ihnen Fakten fehlen. Deshalb koppelt Uely sie an deine Quellen und zeigt Belege, statt sich auf das Gedächtnis eines Modells zu verlassen.

Bevor Uely eine faktische Aussage macht, sucht es in passenden Quellen: deinen hochgeladenen Unterlagen, geteiltem Teammaterial und dem öffentlichen Fachwissen. Die gefundenen Stellen fliessen in die Antwort ein und erscheinen als Quellen. So kannst du nachprüfen, worauf eine Aussage beruht.

Damit Uely nicht bei jeder Frage von vorne beginnt, hält es fest, wie die Teile deiner Arbeit zusammenhängen: Personen, Orte, Dinge, Aufgaben, Geld und Dokumente. Dafür eignet sich eine Graphdatenbank, die Beziehungen zwischen Einträgen abbildet statt nur einzelne Zeilen. Der Effekt ist die Verknüpfung, die unter Wie Uely deine Arbeit verknüpft beschrieben ist.

  • Antworten stützen sich auf Quellen, die du öffnen kannst.
  • Deine Unterlagen bleiben in deinem Bereich getrennt vom öffentlichen Fachwissen.
  • Faktenaussagen sollen belegbar sein; wo ein Beleg fehlt, ist Vorsicht angebracht.

Je nach Aufgabe verschiedene, und das kann sich ändern. Ausschlaggebend ist das Ergebnis mit belegten Quellen, nicht der Name eines Modells.

Nein. Deine Unterlagen verbessern deinen Kontext, fliessen aber nicht in das Training fremder Modelle. Siehe Wie wird Uely mit der Zeit besser?.