Ein KI-System, das Investment-Recherche automatisiert und belegt
S.E. Investments ist ein internes Projekt von Fullstack Factory: eine KI-Automation mit RAG-System und automatisierter, KI-gestützter Investment-Analyse. Das Projekt ist nicht öffentlich und nur einer kleinen, handverlesenen Nutzerbasis freigegeben. Es zeigt, wie tief wir KI- und Automatisierungssysteme bauen.
Die Ausgangslage
Worum es bei diesem Projekt geht
Der Kunde
S.E. Investments ist ein internes Projekt von Fullstack Factory und gleichzeitig unser Tiefen-Showcase für KI- und Automatisierungssysteme. Es ist bewusst nicht öffentlich, sondern nur einer kleinen, handverlesenen Nutzerbasis freigegeben.
Im Fokus steht nicht Reichweite, sondern technische Tiefe: ein KI-System, dessen Analysen an echten Quellen verankert und nachvollziehbar sind.
Ausgangslage
Investment-Recherche kostet Stunden und ist über viele verstreute Quellen verteilt. Generische KI-Tools beschleunigen das zwar, erfinden aber regelmäßig Fakten, statt sie zu belegen.
Die Herausforderung war ein System, dessen Analysen auf einer kuratierten, echten Datenbasis beruhen und das jede Aussage zu ihrer Quelle zurückführen kann, statt als Blackbox zu raten.
Herausforderungen
Investment-Recherche kostet Stunden über viele verstreute Quellen
Generische KI-Tools erfinden Fakten, statt sie zu belegen
Keine nachvollziehbare Quelle hinter den Analysen
Analysen veralten schnell, manuelles Nachziehen ist aufwendig
Unser Vorgehen
Wie das System arbeitet
S.E. Investments setzt auf vier Bausteine, die zusammen aus einem Sprachmodell ein belegbares, automatisiertes Analyse-System machen.
RAG-System mit kuratierten Quellen
Bevor das System antwortet, ruft es passende Inhalte aus einer kuratierten, echten Datenbasis ab. Die KI argumentiert auf dieser Grundlage statt aus dem Gedächtnis. So sind die Analysen verankert, nicht geraten.
Automatisierte Investment-Analyse
Das System führt Analysen automatisiert aus, statt auf manuelle Anstöße zu warten. Wiederkehrende Auswertungen laufen im Hintergrund und stehen bereit, wenn sie gebraucht werden.
Nachvollziehbare Ergebnisse
Jede Analyse führt zu ihren Quellen zurück. Nutzer sehen, worauf eine Aussage beruht, statt einem Blackbox-Ergebnis vertrauen zu müssen.
Geschlossener, kontrollierter Zugang
Der Zugang ist bewusst auf eine kleine, handverlesene Nutzerbasis beschränkt und über ein Rollensystem geregelt. So bleibt das System kontrollierbar, während wir es weiterentwickeln.
Dieser Prozess hat sich in 50+ Projekten bewahrt.
Funktionsumfang
Was in diesem System steckt
S.E. Investments zeigt, wie tief wir KI- und Automatisierungssysteme bauen. Dieselben Bausteine lassen sich auf andere Branchen und Anwendungsfälle übertragen.
KI und Daten
- RAG-System mit kuratierter Quellenbasis
- Embeddings und Vektorsuche
- An echte Daten geerdete Analysen
- Quellenangabe zu jedem Ergebnis
Automatisierung
- Automatisierte Analyse-Workflows
- Wiederkehrende Auswertungen im Hintergrund
- Automatische Aktualisierung der Datenbasis
Zugang und Sicherheit
- Geschlossener Zugang, handverlesene Nutzer
- Rollenbasierte Rechtevergabe
- DSGVO-konforme Datenverarbeitung
- EU-Hosting, SSL, eigene Daten
Ergebnisse
Was dieses System anders macht
Die folgende Gegenüberstellung zeigt den Unterschied zwischen einem generischen KI-Tool und einem geerdeten RAG-System wie S.E. Investments.
Faktengrundlage
RAG-System auf kuratierten, echten Quellen
Vorher: Generische KI rät aus dem Gedächtnis
Nachvollziehbarkeit
Jede Aussage führt zu ihrer Quelle zurück
Vorher: Blackbox-Ergebnis ohne Beleg
Aktualität
Automatisierte Aktualisierung der Datenbasis
Vorher: Manuelles Nachziehen der Daten
Recherche-Aufwand
In Minuten gebündelt und ausgewertet
Vorher: Stunden über viele verstreute Quellen
Konsistenz der Analysen
Standardisierte, wiederholbare Analyse-Workflows
Vorher: Antworten schwanken je nach Formulierung
Datenkontrolle
Geschlossenes System, EU-Hosting, eigene Daten
Vorher: Daten fließen unkontrolliert an Drittanbieter
Internes Projekt, geschlossene Beta
S.E. Investments ist ein internes Projekt von Fullstack Factory und nicht öffentlich. Es zeigt unsere Arbeit an KI- und Automatisierungssystemen und stellt keine Anlageberatung dar.
Eingesetzte Technologien
Womit dieses System gebaut ist
Ein moderner Stack für ein KI-System, das belegbar arbeitet: schnelle Oberfläche, geerdete Analysen, automatisierte Workflows.
Next.js
React-Framework für die Oberfläche
TypeScript
Typsichere Sprache für die ganze Codebasis
PostgreSQL
Zentrale Datenbank für Inhalte und Ergebnisse
Vektor-Datenbank
Speichert die Quellen als Embeddings für das RAG-System
LLM-Anbindung
Sprachmodell für die Analyse, geerdet an echten Quellen
n8n
Automatisierte Analyse- und Aktualisierungs-Workflows
Tailwind CSS
Designsystem-konformes Styling
Vercel
Hosting mit globalem CDN
Hinweis zum Projekt
S.E. Investments ist unser Tiefen-Showcase für KI- und Automatisierungssysteme. Das Projekt ist nicht öffentlich, aber es zeigt, wie wir RAG, automatisierte Workflows und nachvollziehbare KI-Ergebnisse umsetzen. Dieselben Bausteine bauen wir auch für Kundenprojekte.
Fullstack Factory
Internes KI-Projekt, Geschlossene Beta
Häufige Fragen
Was zu diesem KI-Projekt gefragt wird
S.E. Investments ist ein internes Projekt. Hier die Fragen, die dazu am häufigsten kommen.
Nein. Das Projekt ist nicht öffentlich und nur einer kleinen, handverlesenen Nutzerbasis freigegeben. Wenn Sie an der Technik dahinter interessiert sind, sprechen wir gerne in einem Termin darüber.
RAG steht für Retrieval-Augmented-Generation. Das System ruft vor jeder Antwort passende Inhalte aus einer echten, kuratierten Datenbasis ab und argumentiert auf dieser Grundlage. Die Ergebnisse sind dadurch belegbar und nicht erfunden.
Nein. S.E. Investments ist ein technisches Analyse- und Automatisierungssystem und ein internes Projekt von Fullstack Factory. Es stellt keine Anlageberatung dar und gibt keine Kauf- oder Verkaufsempfehlungen.
Ja. Die Bausteine aus diesem Projekt, RAG, automatisierte Workflows und nachvollziehbare KI-Ergebnisse, lassen sich auf andere Anwendungsfälle übertragen, etwa Dokumentenanalyse oder eine Wissensdatenbank. Im Erstgespräch klären wir, ob sich das für Sie rechnet.
Weil es bewusst ein internes Tiefen-Projekt ist. Der Zugang bleibt auf eine kleine, handverlesene Nutzerbasis beschränkt, damit wir das System kontrolliert weiterentwickeln können, statt auf Reichweite zu optimieren.
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