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Conare gibt Ihrer Anwendung einen eigenen Retrieval-Stack: pro Endnutzer persistentes KI-Gedächtnis, eine Vektor- + Volltextdatenbank und Embeddings aus demselben Modell, das Ihre Daten indexiert – dazu Konnektoren, die die Tools Ihrer Nutzer in deren Gedächtnis fließen lassen.

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Produkte

KI-Gedächtnis

Persistentes Gedächtnis pro Endnutzer: Speichern, hybride Suche, LLM-synthetisierter Deep Recall und proaktive Vorschläge.

ConareDB

Vektor- + Volltextsuchmaschine mit isolierten Namespaces. Das Fundament unter dem KI-Gedächtnis, auch eigenständig verfügbar.

Embeddings

Dokumentenraum-Vektoren aus genau dem Modell, mit dem Conare abruft. Zustandslos, einheitsnormiert, pinbar.

Integrationen

Sechs erstklassige Konnektoren plus ein Katalog von ~200 Datenquellen, die Ihre Endnutzer mit einem Klick verbinden können.

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Nutzungsmodi

  • HTTP-API – Ihre App bettet Gedächtnis für ihre Endnutzer ein. Authentifizieren Sie sich mit einem organisationseigenen Integration-Schlüssel (cint_...); jede Anfrage nennt eine endUserId. Beginnen Sie mit dem Quickstart oder dem TypeScript-SDK.
  • MCP – Coding-Agents (Claude Code, Codex, Cursor) nutzen Conare direkt als MCP-Server unter https://api.conare.ai/mcp. Siehe MCP-Tools.

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Custom Models

Für Teams, die Retrieval nachweisbar auf ihre eigenen Daten abgestimmt haben wollen, trainiert und wartet Conare eigene Embedding- und Reranking-Modelle, deren Freigabe an Ihren goldenen Query-Satz geknüpft ist. Sehen Sie wie die Zusammenarbeit funktioniert oder buchen Sie ein Gespräch.

API-Referenz

Jeder Endpunkt, generiert aus derselben OpenAPI-3.1-Spezifikation, die Produktions-Smoke-Tests verifizieren.