Curiosity
Curiosity GmbH ist ein unabhängiges deutsches Softwareunternehmen, gegründet 2018 mit Sitz in München. Wir entwickeln einen Context Graph für industrielle KI — eine Plattform, die Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellsystemen verbindet, strukturiert und in Echtzeit nutzbar macht.
Curiosity Workspace verbindet Property-Graph, Suche, Vektordatenbank und LLM-Orchestrierung in einem System — On-Premises, mit vollständiger Datensouveränität und berechtigungsgesteuertem Zugriff.
Die Plattform ist im produktiven Einsatz bei Großunternehmen, darunter Airbus und andere. Curiosity GmbH ist Vollmitglied im KI Bundesverband und DSGVO-konform.
Curiosity Workspace ist ein marktreifes Standardprodukt im produktiven Einsatz bei Großunternehmen. Über 20.000 Nutzer arbeiten aktiv mit der Plattform in Unternehmensumgebungen.
Curiosity verbindet Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in einem Property-Graph und macht sie nutzbar für Suche, KI-Agenten und eigene Anwendungen. Graph, Suche, Vektordatenbank und LLM-Orchestrierung sind in einem System integriert — ohne separate Infrastruktur. Die Plattform läuft On-Premises, ist LLM-agnostisch und vollständig anpassbar.
Einordnung der Eignung für den beschriebenen Einsatzfall
Curiosity wurde als Framework für genau diesen Typ von Einsatzfall entwickelt: verteilte Wissensbestände in sicherheitskritischen Umgebungen, heterogene Quellsysteme, komplexe Berechtigungsstrukturen und der Bedarf nach nachvollziehbaren, quellenbasierten Antworten — betrieben vollständig On-Premises.
Die zentralen Anforderungen werden im Standardprodukt abgedeckt:
Lokaler Betrieb und Datensouveränität. Alle Verarbeitungsstufen — Ingestion, Einbettung, Inferenz, Suche — finden lokal statt. Unternehmensdaten verlassen die eigene Infrastruktur nicht.
Berechtigungsbasierter Zugriff. Berechtigungen aus Quellsystemen werden bei jeder Suchanfrage und jedem KI-Abruf durchgesetzt. Nutzer sehen ausschließlich Inhalte, auf die sie Zugriff haben — einschließlich KI-generierter Antworten.
Heterogene Datenquellen. Unterschiedliche Quellsysteme werden über konfigurierbare Konnektoren angebunden. Weitere Quellen lassen sich ergänzen.
Semantische und klassische Suche. Keyword-, Semantik- und Hybridsuche sind in einer einzigen Abfrage verfügbar.
Quellenbasierte Antworten. Jede Antwort ist auf Quellknoten im Graph zurückführbar. Fehlende Quellenlage wird transparent kommuniziert.
Curiosity ist für einen pragmatischen Einstieg über einen Pilotbetrieb ausgelegt. Umfang und Quellen können schrittweise erweitert werden.
Im Standard abgedeckt
Lokaler Betrieb aller Verarbeitungsstufen
Lokal betriebene Sprachmodelle und Einbettungsmodelle (LLM-agnostisch)
Berechtigungsbasierter Zugriff auf Basis von AD-Strukturen
SharePoint Online / OneDrive mit Berechtigungsübernahme (Standard-O365-Umgebung vorausgesetzt)
SMB-Fileshares mit AD-Berechtigungen
Relationale Datenbanken
Keyword-, Semantik- und Hybridsuche
Quellenbasierte Antworten mit Referenzierung auf Quellknoten
Transparente Ausgabe bei unzureichender Quellenlage
Verarbeitung textbasierter PDFs, Office-Dokumente und Tabellen
OCR und Verarbeitung gescannter Dokumente
Modulare Architektur mit austauschbaren Komponenten
Administrationsoberfläche und CLI für den Betrieb durch Eigenpersonal
Erfordert Konfiguration oder Integrationsaufwand
Anbindung von DMS-Systemen: keine Standardkonnektoren; Anbindung über die offene Konnektor-Architektur möglich
Intranet- und Wiki-Inhalte: abhängig vom eingesetzten System
Offene Punkte
Versions- und Dublettenmanagement: kein nativer Mechanismus im Standard; wird use-case-spezifisch im Rahmen der Einführung erarbeitet
Verarbeitung von Bildern, Grafiken und technischen Zeichnungen als eigenständige Inhalte: Umfang abhängig vom Anforderungsprofil
Hinweise zu Integrationsaufwand, Pilotvorgehen und Betriebsmodell
Betriebsmodell
Curiosity wird On-Premises betrieben. Für einen initialen Pilot kann die Plattform alternativ in einer gehosteten Umgebung betrieben werden, was den Einstieg beschleunigt.
Pilotvorgehen
Ein typischer Pilot umfasst Installation, Anbindung ausgewählter Datenquellen, Aufbau erster Interfaces und Validierung mit dem Fachteam. Bei vorhandener Infrastruktur und bereitgestellten Testdaten ist ein funktionsfähiger Pilot in wenigen Wochen realisierbar.
Integrationsaufwand
Der Aufwand für eine vollständige Einführung hängt vom Umfang der Datenquellen und dem Grad der Anpassung ab. Ein schlanker Einstieg ist schnell umsetzbar; tiefergehende Anpassungen können den Gesamtzeitraum auf einige Monate ausweiten.
Betrieb und Support
Curiosity GmbH übernimmt Integrations- und Wartungsleistungen direkt. Alternativ kann die Umsetzung über Partner oder internes Personal erfolgen.
Curiosity läuft als einzelner Docker-Container und ist damit einfach zu deployen. Die Plattform ist für große Dokumentenmengen optimiert und skaliert vertikal; RAM und Speicher wachsen proportional zur Größe des Graphs. Für Hochverfügbarkeit stehen Read-Only-Replikate zur Verfügung.
Curiosity benötigt keine GPUs. Für Chat und Generierung wird ein separater LLM-Endpunkt benötigt, der unabhängig von Curiosity dimensioniert wird.
Konkrete Sizing-Empfehlungen werden im Rahmen der Pilotplanung erarbeitet.
Aussage zu Erfahrungen in vergleichbaren Referenzprojekten oder ähnlich gelagerten Einsatzszenarien
Curiosity wird in komplexen Unternehmensumgebungen mit großen, heterogenen Datenbeständen eingesetzt.
Bei Airbus wird die Plattform für KI-gestützte Recherche über Millionen von Dokumenten aus mehreren Quellsystemen eingesetzt. Weitere Details sind unter curiosity.ai/resources/customer-stories verfügbar.
Darüber hinaus verfügt Curiosity über Erfahrung in Large-Scale-RAG-Projekten in regulierten Industrien, darunter ein französisches Infrastrukturunternehmen.
Curiosity hat ausgeprägte Erfahrung mit technischen und semi-strukturierten Datenbeständen. Der Property-Graph verbindet Entitäten wie Anlagenteile, Prozesse und Dokumente strukturiert — was die Retrievalqualität gegenüber reiner Vektorsuche verbessert. Ergänzend besteht umfangreiche Erfahrung im Bereich Agent-Tooling auf Basis graph-gesteuerter Suchwerkzeuge.
Curiosity ist auf einem schlanken, hochoptimierten Stack mit minimalen externen Abhängigkeiten aufgebaut. Das bedeutet geringen technischen Schuldenstand, hohe Stabilität und schnelle Releasezyklen.
Der Markt bewegt sich klar in Richtung kontextbasierter KI-Infrastruktur. Curiosity ist für diesen Einsatzfall gebaut, nicht nachträglich angepasst. Fortschritte bei Sprachmodellen stärken die Plattform direkt: Tool-Definitionen, Agenten-Workflows und graph-basierte Suche profitieren unmittelbar von leistungsfähigeren Modellen.
Curiosity wird aktiv weiterentwickelt. Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Developer Experience sowie auf der Erweiterung der KI-Nutzung innerhalb der Plattform, um den Aufbau von Systemen auf Basis der Plattform zu beschleunigen.
Curiosity GmbH ist profitabel und unabhängig finanziert.
