Doxwell

Für Plattform-Partner

Das Dokumentengehirn für ECM-, IDP- und VDR-Plattformen

Binden Sie die Doxwell-Maschine in Ihr Produkt ein. MCP-nativ, air-gap-fähig, mit nachvollziehbarem Audit-Trail. Dieselbe Maschine, auf der auch Doxwell läuft.

Mit Pavel über das Einbetten von Doxwell sprechen

Was es ist

Docortex ist die Maschine in Doxwell. Wir geben sie als lizenzierbare Komponente heraus: derselbe Code, Ihre Infrastruktur.

Sie läuft air-gap. Sie spricht MCP nativ. Sie liefert Zitate, keine Vermutungen.

Was sie kann, was reines RAG nicht kann

Zeitliche Fakten

Jeder Fakt trägt ein „gültig-von" und ein „gültig-bis". Fragen Sie „was war zum Zeitpunkt der Unterzeichnung wahr?" — und Sie bekommen die richtige Antwort, nicht die neueste.

Entitätsauflösung

„Condor Immobilien GmbH", „Condor" und „C.I.P." sind dieselbe Entität. Doxwell weiß das.

Widerspruchserkennung

Wenn Dokument A „Closing 30.06.2024" sagt und Dokument B „15.09.2024", markiert Doxwell beide — mit Quellenangabe.

Nachvollziehbare Spur über RIGOR

Antworten zitieren zur Anfragezeit den Quellabsatz. Unabhängig davon leitet rigor verify die deterministischen Teile der Antwort von der Platte allein neu ab — ohne zweiten LLM-Aufruf für die Prüfung.

In Zahlen (heutiges Nightly)

Dokumente
21.702
Entitäten
38.066
Fakten
102.417
MCP-Tools
618
RIGOR-Invarianten
22

Aktualisiert 19. Mai 2026. Siehe /methodology — wie wir messen.

Wo Doxwell in Ihren Stack passt

vs. reines RAG

Wir sind die Schicht über dem Retrieval. Wir ersetzen Ihre Vektor-DB nicht; wir ergänzen Graph, Zeitachse und Provenienz.

vs. Microsoft GraphRAG

GraphRAG (ab April 2024) baut zur Indexierung einen Entity-Relationship-Graphen. Mit der Grundform sind wir einverstanden. Drei Dinge haben wir anders gebaut: (a) zeitliche Gültigkeit pro Fakt, abfragbar mit valid-at <Datum>; (b) Supersession-Events als First-Class-Objekte (kein destruktives Update); (c) zitatgebundene Antworten, die ohne erneuten LLM-Aufruf aus dem Ledger rekonstruierbar sind. Unsere Einordnung der Retrieval-Qualität: +36% NDCG@10 gegenüber BM25 auf unserem 21.702-Dokumente-Nightly-Harness; ein direkter, öffentlicher Vergleich liegt nicht vor, und Replikation auf einem geteilten offenen Korpus steht auf der Roadmap. Siehe /methodology — Harness, Korpus, Veröffentlichungs-Praxis.

Microsoft GraphRAG auf GitHub →

vs. LangChain / LlamaIndex

Frameworks zum Selberbauen. Wir sind eine einsatzbereite Maschine.

Wie Partner integrieren

MCP-Server

Drop-in für jeden MCP-kompatiblen Agenten. ~30 Minuten bis zur ersten Antwort.

Eingebettete Bibliothek

Python- und TypeScript-Bindings. Für Partner, die obendrauf bauen.

Co-branded Oberfläche

Ihre Oberfläche, unsere Maschine. White-Label verfügbar.

Auf Nachvollziehbarkeit gebaut

  • DSGVO-konform konzipiert — Verarbeitung auf eigener Hardware; Auftragsverarbeitungsvertrag verfügbar.
  • Wiederabspielbares RIGOR-Ledger — jede Antwort lässt sich von der Platte rekonstruieren, ohne neuen LLM-Aufruf für die Prüfung.
  • Zitatgebundene Antworten — jede Aussage zeigt auf einen Quellabsatz in der Datenbank, nicht im Prompt.
  • Signierte Binaries — minisign-Verifikation bei jedem Release.
  • On-Prem-fähig; Air-Gap-Betrieb unterstützt. Cloud-LLM ist optional, nicht Standard.

Binden Sie sie ein.

Erzählen Sie uns, was Sie bauen und wo Sie Doxwell hineinsetzen würden. Wir antworten binnen 2 Werktagen.

Nennen Sie: Firma, Rolle, was Sie einbetten würden, erwartetes Dokumentvolumen.

Mit Pavel sprechen