Tessera
Eine offene, deterministische Beweisebene für KI-Agenten in Unternehmen, die jede Behauptung auf nachverfolgbare Quellendatensätze stützt und Aktionen hinter einer Genehmigung abschirmt.
Tessera
Was ist Tessera?
Tessera vs Ähnliche Tools
| Preismodell | Kostenlos | Kostenlos, Freemium | Kostenlos | Kostenlos |
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| Wichtige Funktionen |
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So nutzt du Tessera?
- 1Klonen Sie das Repository und führen Sie `uv sync` aus, um die Umgebung einzurichten.
- 2Nutzen Sie die CLI: `uv run tessera` für fundierte Fragen oder `uv run tessera-ui` für die Weboberfläche.
- 3Verbinden Sie Ihre Daten mit `uv run tessera connect github <owner/repo>` oder durch Deklarieren einer `tessera.toml`-Konfiguration.
- 4Führen Sie die Evaluierungsumgebung mit `uv run tessera-eval` aus, um die Treue zu messen.
Tessera Wichtige Funktionen
- Universelle Aufnahme strukturierter und unstrukturierter Daten
- Entitätsauflösung über Quellen hinweg in einen einheitlichen Wissensgraph
- Fundiertes konversationelles Denken mit Herkunftsnachweis pro Behauptung
- Quantifiziertes Vertrauen durch eine Treuemetrik in CI
- Durch Beweise abgesicherte Aktionen über MCP mit Vorschlag, Vorschau und Genehmigung
- Deterministische Abfrage und Argumentation (kein LLM im Vertrauenspfad)
- Zwei Referenzvertikalen: Business Data Copilot und DevEx Copilot
Tessera Anwendungsfälle
- KI-Agenten in Unternehmen, die überprüfbare, fundierte Antworten benötigen
- Ursachenanalyse von CI/CD-Pipeline-Fehlern mit nachverfolgten Beweisen
- Business-Data-Copilot über Datenbanken, Dokumente und Logs hinweg
- Compliance-sensible Umgebungen, die ein On-Premise, deterministisches KI benötigen
Tessera Preise und Gratis-Credits
Tessera arbeitet mit dem Modell Kostenlos.
Tessera Vorteile und Nachteile
Vorteile
- Alle Behauptungen sind auf genaue Quellendatensätze zurückführbar
- Deterministisch und ohne Modellanbieter On-Premise betreibbar
- Integrierte Treuemetrik, die in CI fehlschlagen kann
- Unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten
- MCP-nativ mit Vorschlagen-Genehmigen-Ausführen-Workflow
Nachteile
- Derzeit synthetische Demodaten; echte Daten erfordern Connectoreinrichtung
- Entitätsauflösung hat anpassbare Schwellenwerte und bekannte Einschränkungen
- Erfordert Python und UV-Toolchain; kein Plug-and-Play-SaaS
Wofür eignet sich Tessera am besten?
- Unternehmensteams, die vertrauenswürdige KI-Agenten entwickeln
- Entwickler, die überprüfbare KI für interne Tools benötigen
- SAP-zentrierte Umgebungen (läuft auf SAP AI Core / HANA Cloud)
- Teams, die KI-Treue mit CI-Gates messen möchten
Häufige Fragen zu Tessera
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