Private Installation für gemeinsame Zotero-Bibliotheken — eigener Index, eigene Hardware, eigene Modelle. Für Teams mit über 10.000 Dokumenten und Vorgaben, wo Daten liegen dürfen.
Eine Engine, von der privaten Bibliothek bis zu 10.000 Dokumenten. Gemessen auf einem MacBook Pro (Intel Core i9), macOS 14.3.1 — nicht auf einem Server.
Index und Suche laufen in Ihrem Netzwerk. Nichts aus Ihrer Bibliothek verlässt es, solange Sie kein externes Modell konfigurieren.
Integrierte lokale Modelle, Ollama oder jeder OpenAI-kompatible Endpunkt (vLLM, LM Studio, llama.cpp) auf Ihrer eigenen Hardware. Auf Wunsch vollständig offline.
Forschende arbeiten weiter in Zotero — PDFs, farbcodierte Anmerkungen, Tags und eigenständige Notizen bleiben, wo sie sind.
Jede Person nutzt PapersGPT lokal mit der eigenen synchronisierten Zotero-Bibliothek. Kein Server nötig.
Eine Maschine indexiert die gemeinsame Bibliothek einmal; das ganze Team sucht im selben Index.
Index, Suche und Modell laufen auf einer Maschine ohne Internetzugang.
Nein. Indexierung und Suche sind lokal. Inhalte verlassen den Rechner nur, wenn Sie ein externes Modell konfigurieren — stattdessen können Sie einen internen Inferenzserver angeben.
Ja. Integrierte lokale Modelle, Ollama und selbst gehostete OpenAI-kompatible Endpunkte funktionieren ohne Internetzugang.
Rund 10.000 PDFs / 42 GB Index in 7 Minuten auf einem Notebook, bei etwa 20 ms durchschnittlicher Suche. Details im Skalierbarkeitsbericht.
Sie betreiben das für ein Labor, eine Abteilung oder eine Firmenbibliothek? Wir setzen private Installationen um: eigener Index, eigene Modelle, Jahreslizenz.
