FullFind ist eine einheitliche KI-Suchmaschine für Unternehmen und Teams, die gleichzeitig interne Dokumente, Datenbanken, Tools für die Zusammenarbeit und externe Internetinformationen abrufen und die Ergebnisse mithilfe großer Sprachmodelle aggregieren, zusammenfassen und begründen kann.

FullFind: Einheitliche KI-Unternehmenssuchmaschine

Kernparameter und Statistiken

Projekt	Spezifikationen
Produktname	FullFind
Kategorie	KI-Suchmaschine
Lieferform	SaaS-Cloud-/private Bereitstellung
Support-Plattform	Web, API
Unterstützte Sprachen	zh-CN, en-US, ja-JP
Zielbenutzer	Unternehmensmitarbeiter, IT-Betrieb und -Wartung, Wissensmanagement-Führungskräfte
Benutzerskala	Über 3.200 registrierte Unternehmen, über 200 zahlende Kunden (Stand 2026-07)
Preismodell	Kostenlos + Team (499 $/Monat) + Business (1.999 $/Monat) + Enterprise (individuell)

Interpretation der Kernparameter: FullFind ist als einheitliche KI-Suchebene auf Unternehmensebene positioniert. Sein Hauptwert besteht darin, Informationssilos innerhalb der Organisation zu beseitigen – Mitarbeiter müssen nicht zwischen mehreren Systemen wie Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive usw. wechseln und können über ein einziges Suchportal quellenübergreifende aggregierte Ergebnisse erhalten. Das Produkt unterstützt zwei Bereitstellungsformen: SaaS und privatisiert und passt sich den Datensicherheits- und Bereitstellungspräferenzen von Unternehmen unterschiedlicher Größe an.

Benutzer- und Markterkennung

Abmessungen	Daten
Anzahl der registrierten Unternehmen	3.200+
Anzahl zahlender Kunden	200+
Abdeckung der Unternehmensgröße	500-5.000 Menschen
Branchenvertrieb	Technologie, Finanzen und Fertigung sind die Hauptbereiche
G2-Bewertung	4,5/5 (führende Ergebnisse bei Suchrelevanz und einfacher Bereitstellung)
Durchschnittliche tägliche Zeitersparnis	15–30 Minuten pro Wissensarbeiter (basierend auf statistischen Schätzungen von Gartner)

Es wird geschätzt, dass FullFind jedem Wissensarbeiter 15 bis 30 Minuten pro Tag bei der Informationssuche einsparen kann. Berechnet für ein 500-Personen-Unternehmen entspricht dies einer Freisetzung von etwa 3.125 bis 6.250 Arbeitstagen pro Jahr – basierend auf der Statistik von Gartner „verbringen Wissensarbeiter 20 % ihrer Arbeitszeit mit der Informationsbeschaffung“. Der tatsächliche Nutzen hängt vom Schweregrad der Informationsinseln des Unternehmens ab.

Kostenvorteil

Kostendimension	Beschreibung
Kostenlose Version	0 $, 5 Benutzer, bis zu 3 Konnektoren, einfache Stichwortsuche
Abonnementversion	Team 499 $/Monat (50 Benutzer), Business 1.999 $/Monat (200 Benutzer)
Enterprise-Edition	Individuelles Angebot, unbegrenzte Benutzer, privatisierte Bereitstellung, SLA-Garantie

Kostenvergleich Konkurrenzprodukte:

Abmessungen vergleichen	FullFind	Nachlesen	Algolia
Eintrittspreis	$0 (5 Benutzer)	Ca. 40.000 $+/Jahr (500 Personen)	Ca. 30.000 $+/Jahr
Durchschnittlicher Monatsbeitrag pro Person (50 Personen)	~10 $/Monat	~35 $/Monat	Abrechnung nach Suchvolumen
Anzahl Anschlüsse	20+	50+	10+
Bereitstellungsmethode	SaaS / Privatisierung	SaaS / Privatisierung	SaaS / Privatisierung
Suchtyp	Unternehmensinterne Wissensdatenbank	Unternehmenswissensuche	Website-/E-Commerce-Suche
KI-Zusammenfassung	✅ Unterstützung	✅ Unterstützung	❌ Grundlagen

Im Vergleich zu herkömmlichen Suchlösungen für Unternehmen (Elastic, selbst entwickelt + kundenspezifische Entwicklung, normalerweise 30.000–100.000 US-Dollar anfänglich + 2.000–5.000 US-Dollar/Monat für Betrieb und Wartung) senkt FullFind den Schwellenwert für den Erhalt von Suchfunktionen von „einen Vollzeit-Suchingenieur erforderlich“ auf „Registrierungsbereit“. Die Team-Version kostet etwa 10 US-Dollar pro Monat und Person, was viel niedriger ist als die typische Lizenzgebühr pro Person für ein Wissensmanagementsystem auf Unternehmensebene (20–50 US-Dollar pro Monat). Versteckte Kosten: Connector-Konfiguration und Suchergebnisoptimierung erfordern bestimmte Konfigurationsinvestitionen; Der privatisierte Einsatz verursacht zusätzliche Hardware- sowie Betriebs- und Wartungskosten.

Hauptfunktionen

• Einheitliches Suchportal: Ein einziges Suchfeld durchsucht gleichzeitig interne Wissensdatenbanken (Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive), Dokumentsysteme, Datenbanken und externe Webseiten (benutzerdefinierte Crawler), und Suchergebnisse werden quellenübergreifend aggregiert und sortiert.
• AI Intelligent Summary: LLM-Zusammenfassung der Suchergebnisse, Kernschlussfolgerungen extrahieren und Quelle markieren. Im Zusammenfassungsmodus müssen Benutzer nicht jedes Dokument einzeln anklicken, um einen Überblick über die Antworten zu erhalten, wodurch die Suchzeit um 60–80 % verkürzt wird.
• Feingranulare Berechtigungsfilterung: Durch die Integration in Azure AD/Okta werden Suchergebnisse dynamisch nach Benutzerberechtigungen gefiltert – Benutzer können nur Dokumente sehen, für die sie Zugriffsberechtigung haben, und das System zeigt nicht autorisierte zusammenfassende Inhalte in den Suchergebnissen an.
• Empfehlung für Wissensdiagrammbeziehungen: Generieren Sie automatisch ein Wissenskontextdiagramm für verwandte Themen, zeigen Sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten, Dokumenten und Projekten an und unterstützen Sie exploratives Lernen.
• Benutzerdefinierter Crawler-Connector: Das offene SDK unterstützt von Unternehmen entwickelte Connectors, die eine Verbindung zu internen Legacy-Systemen, selbst erstellten Datenbanken und privaten Dateispeichern herstellen können.
• Indexaktualisierung in Echtzeit: Automatische Neuindizierung über den CDC-Mechanismus auslösen, wobei die Verzögerung innerhalb von 5 Minuten gesteuert wird.

Modell- und Versionsentwicklung

Version	Datum	Wichtige Änderungen
v1.0	2025-09	Erste Version, Websuche + Basis-API
v2.0	2026-03	Über 10 Konnektoren wie Notion, Confluence, SharePoint usw. hinzugefügt.
v2.1	2026-06	Hybrider Suchmodus (gemeinsame Vektor- und Schlüsselwortsortierung), RBAC-Berechtigungsfilterung, Empfehlung für Wissensgraphen

Versionsdatensätze unterliegen offiziellen Freigabedokumenten.

Technische Vorteile

• Zweistufige Abrufarchitektur: Die erste Stufe nutzt BM25 + Vektorabruf, um die Top-100-Kandidatendokumente parallel abzurufen, und die zweite Stufe nutzt das Learning-to-Rank-Modell zur Neubewertung. Steuern Sie die Verzögerung innerhalb von 300 ms und stellen Sie gleichzeitig die Rückrufrate sicher.
• Inkrementelle Index-Engine: Basierend auf dem CDC-Mechanismus werden quellseitige Änderungen in Echtzeit erfasst, ohne dass der Index vollständig neu erstellt werden muss. Bei einem Unternehmen mit mehr als 1 Million Dokumenten dauert die vollständige Rekonstruktion 2–6 Stunden und die Verzögerung bei der inkrementellen Indizierung beträgt ≤ 5 Minuten.
• LLM-Zusammenfassungspipeline: Der RAG-Modus fügt Suchergebnisse in ein großes Sprachmodell ein, um eine Zusammenfassung zu generieren, und unterstützt benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsvorlagen zur Anpassung an verschiedene Zusammenfassungsstile (präzise Zusammenfassungen technischer Dokumente vs. schlussfolgernde Zusammenfassungen von Managementberichten).
• Mehrschichtige Berechtigungsfilterung: Indexschicht (Aufteilung der Sichtbarkeit nach Connector/Quellsystem), Abrufschicht (Filterung von Kandidaten nach Benutzerattributen), Ergebnisanzeigeschicht (Berechtigungsüberprüfung des zusammenfassenden Inhalts), dreischichtige Berechtigungsüberprüfung zur Vermeidung einzelner Schwachstellen.
• Multi-Cloud-Bereitstellungsplan: Unterstützt die Bereitstellung von AWS, Azure, GCP und privaten Rechenzentren. Die Unternehmensversion kann die Datenspeicherregion angeben, um die Compliance-Anforderungen an die Datenresidenz zu erfüllen.

Wie man es benutzt

Eingang	So verwenden Sie	Anwendbare Personen
Websuchportal	Einheitliche Suchoberfläche, quellenübergreifende Aggregation + KI-Zusammenfassung	Alle Mitarbeiter
Web-Management-Hintergrund	Konnektoren konfigurieren, Berechtigungen verwalten, Analysefenster anzeigen	IT/Administrator
REST-API	Integrieren Sie in interne Systeme oder erstellen Sie Ihr eigenes Portal	Entwickler
Slack-Bot	Slash-Befehlssuche, Nachrichtenkartenrückgabe	Alle Mitarbeiter
Private Bereitstellung	Komplette Services für die interne Serverbereitstellung	Unternehmens-IT

Typischer Nutzungsablauf: Administrator konfiguriert Datenquellen-Connector → System indiziert und synchronisiert kontinuierlich → Mitarbeiter geben Abfragen im Suchportal oder Slack ein → System gibt quellenübergreifende aggregierte Ergebnisse + KI-Zusammenfassungen zurück → Mitarbeiter lesen Zusammenfassungen oder klicken auf Quelldokumente.

Produktpreise

Paket	Preis	Hauptvorteile
Kostenlose Version	$0	5 Benutzer, bis zu 3 Konnektoren, einfache Stichwortsuche
Team-Edition	499 $/Monat	50 Benutzer, alle Konnektoren, KI-Zusammenfassung, Wissensgraph
Business-Edition	1.999 $/Monat	200 Benutzer, Hybridsuche, RBAC-Berechtigungen, vollständige API
Enterprise-Version	Individuelles Angebot	Unbegrenzte Anzahl von Benutzern, privatisierte Bereitstellung, SLA-Garantie

Anwendungsszenarien

• Enterprise Knowledge Base-Suche: Wenn Mitarbeiter nach historischen Projektdokumenten, technischen Lösungen oder Kundeninformationen suchen, verkürzt sich die Suchzeit von 3-5 Minuten auf 10-20 Sekunden. Verifizierung: Vergleichen Sie die durchschnittliche tägliche Suchzeit der Mitarbeiter vor und nach der Bereitstellung.
• Rechts- und Compliance-Überprüfung: Das Rechtsteam sucht nach Vertragsbedingungen, Compliance-Richtlinien und historischen Fällen und verbessert so die Überprüfungseffizienz um 40–60 %. Verifizierung: Verfolgen Sie den Überprüfungszyklus eines einzelnen Vertrags.
• F&E-Technologie-Stack-Abfrage: Entwickler durchsuchen gleichzeitig interne Wikis, Codekommentare und externe technische Dokumente. Verifizierung: Überwachen Sie, wie viel Zeit Entwickler mit der Suche nach Dokumenten verbringen.
• Onboarding neuer Mitarbeiter: Neue Mitarbeiter können schnell Unternehmensrichtlinien, Team-Wiki und Projektverlauf finden. Verifizierung: Der Zeitpunkt, zu dem ein neuer Mitarbeiter zum ersten Mal eine Aufgabe selbstständig erledigt.
• Kundensupport: Nachdem der Kundendienst die Kundenfrage eingegeben hat, gleicht das System automatisch die beste Antwort in der Wissensdatenbank ab. Verifizierung: Vergleichen Sie die erste Antwortzeit vor und nach der Bereitstellung.

Anwendbare Personen

Menschenmenge	Anpassungswert	Einschränkungen
Unternehmensmitarbeiter	Durchsuchen Sie mehrere interne Systeme mit einem Klick	Grundlegende Kenntnisse in der Suche nach Schlüsselwörtern sind erforderlich
IT-/Betriebsteam	Connector-Konfiguration, Indexverwaltung, Berechtigungsrichtlinien	Grundlegende API- und Verzeichnisdienstkenntnisse erforderlich
Leiter Wissensmanagement	Verstehen Sie blinde Flecken bei der Suche mithilfe des Analysepanels	Die Connector-Konfiguration muss regelmäßig gewartet werden
Entscheidungsträger im Bereich Unternehmensbeschaffung	Bewerten Sie den Such-ROI und die Datensicherheit	Connector-Abdeckung und SLA-Bedingungen müssen bestätigt werden

Nicht für die Grenze geeignet: Unternehmen mit extrem einzelnen Datenquellen haben nur einen begrenzten Wert; Teams, die Bilder/Videos als Hauptwissensträger nutzen (multimodale Suchfunktionen sind noch nicht perfektioniert); Szenarien, die eine Echtzeitsuche erfordern (Verzögerung der zweiten Ebene), aber ein 5-Minuten-Fenster für die Indexsynchronisierung haben.

Vergleich von Konkurrenzprodukten

Abmessungen vergleichen	FullFind	Nachlesen	Algolia
Kernunterschiede	Einheitliche Suche + KI-Zusammenfassung, hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis	Weitere Anschlüsse (50+)	Site-Suche + E-Commerce-Suche
Preisspanne	0–1.999 $/Monat	40.000 $+/Jahr (500 Personen)	30.000 $+/Jahr
Abgedeckte Szenarien	Einheitliche Suche in der unternehmensinternen Wissensdatenbank	Unternehmenswissensuche	Website-/E-Commerce-Suche
Anzahl Anschlüsse	20+	50+	10+
KI-Zusammenfassung	✅ LLM-Zusammenfassung	✅ KI-Zusammenfassung	❌ Grundlagen
Benutzerbewertung	G2 4.5/5, einfach bereitzustellen	Reichhaltige Anschlüsse, hoher Preis	Hohe Suchgenauigkeit
Technische Schwelle	Niedrig (SaaS funktioniert sofort)	Mittel	Mittel

Zusammenfassung und Ausblick

Die zentrale Wettbewerbsfähigkeit von FullFind liegt in der kombinierten Erfahrung von „Multi-Source Unified Search + AI Summary“, die im Markt für mittelständische Unternehmen einen klaren Positionierungsbereich gefunden hat.

Hauptvorteile: Die einheitliche Suche reduziert die Zeitkosten für die plattformübergreifende Suche; KI-Zusammenfassungen reduzieren die Browsing-Zeit um 60–80 %; Die dreistufige Berechtigungsfilterung gewährleistet die Datensicherheit. Das SaaS-Modell hat einen Bereitstellungsschwellenwert von Null.

Aktuelle Einschränkungen: (1) Es besteht eine Lücke in der Anzahl der Konnektoren (20+) im Vergleich zu Glean (50+) und niederfrequente Systeme wie SAP und Oracle wurden noch nicht abgedeckt; (2) Die Fähigkeit zur multimodalen Indexierung von Inhalten ist noch nicht perfekt – Teams mit Bildern, Whiteboards und Videos als Hauptträger haben nur eine begrenzte Abdeckung; (3) Die konkrete Lieferzeit und der Funktionsumfang der privatisierten Bereitstellung der Unternehmensversion müssen vom Vertrieb bestätigt werden.

Risikoaufklärung: (1) Die Suchrelevanz hängt von der Qualität der Connector-Konfiguration und der Dokumentstruktur ab und erfordert möglicherweise einen Optimierungszyklus von zwei bis vier Wochen nach der ersten Bereitstellung. (2) Die Genauigkeit von KI-Zusammenfassungen wird durch das zugrunde liegende LLM beeinflusst, und es wird empfohlen, in Schlüsselszenarien manuelle Überprüfungslinks einzurichten; (3) Preise und Funktionen unterliegen offiziellen Echtzeitinformationen und die SLA-Bedingungen der Enterprise-Version müssen im Vertrag angegeben werden; (4) Die Wartungskosten für die Entwicklung des Connector-SDK müssen im Teambudget enthalten sein – selbst erstellte Connectors erfordern fortlaufende API-Anpassungsarbeiten.

Kaufvorschlag: Beginnen Sie mit dem Team-Paket, stellen Sie zunächst eine Verbindung zu 3–5 Kerndatenquellen her und führen Sie es 2–4 Wochen lang aus. Erweitern Sie es dann, nachdem Sie die Suchrelevanz, die Zusammenfassungsqualität und den Berechtigungsfiltereffekt bewertet haben.

Verwandte Tools: perplexity, you-com

Versionsinfo

• Enterprise-Release ：Neuer Hybridsuchmodus hinzugefügt, unterstützt die gemeinsame Sortierung von Vektoren und Schlüsselwörtern und optimierte RBAC-Berechtigungsfilterung. （2026-06-15）
• Connector-Erweiterung ：Neue Konnektoren für Notion, Confluence und SharePoint. （2026-03-10）