Ein deterministischer High-Throughput-Inverter für unstrukturierte Forschungskorpora, Archive, Verträge und Scans: bitemporal abgesichert, kryptografisch reproduzierbar und frei von LLM-Raten.
Kein langsames, teures LLM-Raten, sondern harte, deterministische Systemarbeit für volle wissenschaftliche Reproduzierbarkeit.
Ein asynchroner API-Endpoint nimmt direkte Datei-Uploads entgegen, verarbeitet verschlüsselte .kira-pkg-Container oder horcht direkt auf S3-/MinIO-Buckets.
Deterministische Extraktion statt naivem Text-Zerschnipseln – erprobt an 20 Mio. Wikipedia-Dokumenten in unter 3 Tagen.
Direkte Anbindung Ihrer Python-Skripte, R-Pakete und quantitativen Modelle per API – im Forschungs-Setup ohne Limitierung.
Antworten zu Reproduzierbarkeit, bitemporalen Stichtags-Analysen, wissenschaftlichem Disput, Großkorpora und R-/Python-Anbindung.
Jedes Dokument, das in die Pipeline eingespeist wird, erhält eine unveränderliche kryptografische Signatur (SHA-256 / BLAKE3) und wird im Raw Vault abgelegt. Jede Antwort der API verweist über stabile UUIDs direkt auf diese Originalquellen. Jeder Datenpunkt zu jedem beliebigen Zeitpunkt im Forschungsverlauf lässt sich exakt rekonstruieren und lückenlos auf seine Primärquelle zurückführen.
Das System nutzt eine bitemporale Datenstruktur, die strikt zwischen Valid Time (wann galt ein Fakt in der Realität) und Transaction Time (wann wurde es im System erfasst) unterscheidet. Dadurch werden klassische Verzerrungen wie der Look-Ahead-Bias zuverlässig vermieden. Forscher können exakte bitemporale Snapshots anfordern – also genau den Informationsstand abfragen, den ein Akteur zu einem historischen Stichtag (z. B. dem 1. März 2020) tatsächlich hatte, selbst wenn Daten erst Jahre später korrigiert oder ergänzt wurden.
Nein – denn die Architektur setzt auf multidimensionale Evidenz statt auf binäre Wahrheiten. Kanten und Fakten sind keine starren absoluten Aussagen, sondern mit Evidenzen, Quellen-Reputationen und Unsicherheits-Scores (Belief-Scores) versehen. Stellt eine neue Studie eine ältere Lehrmeinung in Frage, wird nichts blind überschrieben: KIRA liefert dem Forscher keine dogmatische Einzelmeinung, sondern den transparenten Stand der wissenschaftlichen Kontroverse mitsamt allen zugrundeliegenden Evidenzketten.
Unsere globale Wissensdatenbank wurde anfänglich mit den kompletten Wikipedia-Daten aus den Top-10-Sprachen befüllt: Der Wikipedia-Ingest und die komplette Verarbeitung von 20 Millionen Dokumenten hat keine 3 Tage benötigt.
Über eine saubere HTTP-API, die strukturierte Payloads (wie NDJSON oder saubere JSON-Teilgraphen) statt unstrukturierter Textwüsten ausgibt. Bewusst reiner, sprachunabhängiger API-Zugriff ohne proprietären SDK-Zwang: Die API antwortet innerhalb von Millisekunden und ist im Forschungs-Setup nicht limitiert. Und falls Ihnen für Ihr Projekt eine Funktion oder ein Feature fehlt, implementieren wir dies sehr gern – kontaktieren Sie uns einfach.
Stellen Sie uns kurz Ihr Forschungsvorhaben und Ihre vorhandene Server-Hardware vor – wir melden uns persönlich zur Abstimmung der Remote-Einrichtung.