Forschung braucht mehr als plausible Antworten.
Sprachmodelle können erstaunlich gut erklären, zusammenfassen und formulieren. Aber wissenschaftliches Arbeiten stellt eine andere Anforderung: Aussagen müssen sich überprüfen lassen.
Warum wir es so bauen
Deshalb bauen wir Acadex nicht als Chatbot, der möglichst überzeugend über Forschung spricht.
Wir verbinden Sprachmodelle mit bibliografischen Daten zu Publikationen, Forschenden und Zitationen – damit Antworten nicht nur gut klingen, sondern auf eine überprüfbare Grundlage zurückführen.
Wir wollen nicht ersetzen, was Forschende selbst beurteilen müssen.
Acadex kann Zusammenhänge sichtbar machen, Daten auswerten und dabei helfen, große Mengen wissenschaftlicher Literatur zu erschließen. Was Acadex nicht kann – und nicht können soll – ist wissenschaftliche Qualität für dich beurteilen.
Eine hohe Zitationszahl macht eine Arbeit nicht automatisch besser. Ein häufig zitierter Mensch ist nicht automatisch der bessere Forschende. Und eine Antwort eines Sprachmodells wird nicht dadurch richtig, dass sie überzeugend formuliert ist.
Acadex soll dir mehr Grundlage für eine Entscheidung geben. Die Entscheidung bleibt bei dir.
Nachvollziehbarkeit ist kein Zusatzfeature.
Wenn Acadex eine Aussage aus bibliografischen Daten ableitet, soll erkennbar bleiben, welche Publikationen und Datensätze dahinterstehen. Nicht weil das jede Antwort automatisch richtig macht. Sondern weil ein Forschungswerkzeug dir die Möglichkeit geben sollte, selbst nachzusehen.
Das ist auch der Grund, warum wir lieber offen über Grenzen sprechen, als sie hinter Produkttext zu verstecken.
Wenn etwas noch nicht funktioniert, sagen wir es. Wenn unsere Datenquellen etwas nicht abdecken, kann Acadex es nicht herbeizaubern. Und wenn ein Sprachmodell falschliegt, muss die zugrunde liegende Grundlage überprüfbar bleiben.
Das Modell ist nur ein Teil des Systems.
Acadex ist nicht ein Sprachmodell mit einer forschungsthematischen Oberfläche darum herum. Es ist ein agentisches Recherchesystem, das Sprachmodelle, bibliografische Daten, Suche, Berechnungen, Dokumentverarbeitung, Werkzeuge und dauerhaften Kontext zusammenführt.
Das zugrunde liegende Modell kann sich je nach Aufgabe oder Konfiguration ändern. Das umgebende System bestimmt, welche Daten verwendet werden, welche Werkzeuge zur Verfügung stehen, wie Ergebnisse berechnet werden und was sich anschließend zurückverfolgen lässt. Dieser Unterschied ist uns wichtig.
Acadex ist noch nicht fertig. Und das ist im Moment Absicht.
Acadex befindet sich im Early Access. Viele grundlegende Entscheidungen sind getroffen, andere entstehen erst durch die tatsächliche Nutzung.
Wir wollen dabei nicht jede mögliche Funktion bauen. Einige Dinge lehnen wir bewusst ab – etwa Werbung, Engagement-Mechaniken oder die Verwendung deiner Arbeit für Modelltraining. Andere Dinge stehen auf unserer Roadmap und werden danach priorisiert, ob sie reale Probleme lösen.
Was wir bauen, soll aus tatsächlicher Forschungsarbeit entstehen – nicht aus einer möglichst langen Feature-Liste.
Wir messen, ob das Produkt funktioniert. Nicht, woran geforscht wird.
Ohne jede Nutzungsdaten zu entwickeln hieße, im Dunkeln zu entwickeln. Deshalb erhebt Acadex eine kleine Zahl von Produkt- und Geschäftskennzahlen auf eigener Infrastruktur. Dazu können Registrierungen, Aktivierungen, Tarifwechsel, Kündigungen und aggregierte Seitenaufrufe gehören.
Gesprächsinhalte, hochgeladene Dokumente, gespeicherte Erinnerungen, Forschungsthemen oder bibliografische Suchanfragen nutzen wir nicht für Produktanalysen. Ebenso setzen wir dafür keine externen Werbe- oder Verhaltensanalyseplattformen ein.
Wir wollen verstehen, ob Acadex nützlich ist – und kein Profil der Forschungsinteressen einzelner Menschen aufbauen.
Acadex entsteht in Osnabrück.
Wir entwickeln das Produkt im direkten Austausch mit den Menschen, die es nutzen. Wenn etwas fehlt, eine Annahme falsch ist oder Acadex für dein Forschungsgebiet nicht gut funktioniert, möchten wir davon wissen.
Rückmeldungen fließen direkt in die Entscheidungen ein, die wir über das Produkt treffen. Gerade im Early Access ist das eine der wertvollsten Informationen, die wir bekommen können.
Wir sagen lieber „noch nicht“, als so zu tun als ob.
Einiges hat Acadex derzeit nicht. Dazu gehören Teile des institutionellen Stacks wie MFA für einzelne Nutzerinnen und Nutzer, institutionelles SSO, ein allgemeines SLA und externe Sicherheitszertifizierungen.
Wir dokumentieren diese Lücken, statt sie als Marketingdetail zu behandeln, das man besser verschweigt. Wenn eine fehlende Funktion für einen konkreten Einsatz oder einen Forschungsablauf wichtig ist, ist das für uns eine nützliche Information. Sie kann ändern, was wir als Nächstes priorisieren.
Wenn du wissen willst, warum etwas so funktioniert: frag uns.
Manches lässt sich auf einer Website erklären. Anderes klärt man besser direkt.
Ob es um das Produkt, eine institutionelle Einführung, die Abdeckung eines Forschungsgebiets oder einfach eine kritische Frage zu Acadex geht – wir freuen uns über die Nachricht.
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