Dapatkan Pro
Privasi Secara Desain • Tanpa Database Vektor • Tanpa Tagihan GPU

Manajemen Pengetahuan AI Cepat & Ekonomis

Berikan tim Anda jawaban AI instan dari catatan Anda sendiri — tanpa database vektor, server GPU, atau pemeliharaan infrastruktur. Alternatif yang lebih ringan dibandingkan kerangka kerja RAG sumber terbuka yang berat, siap dalam hitungan menit.

Tanpa instalasi • Berfungsi di browser
Catatan Anda tetap di perangkat
Ekspor kapan saja

Mengapa Tim Memilih NoteRich

Jawaban Secepat Kilat

Pertanyaan dijawab dalam hitungan detik — bukan menit. Saksikan AI bernalar langkah demi langkah di panel pemikiran transparan, sehingga Anda selalu tahu bagaimana kesimpulan dicapai. Caching bawaan membuat pertanyaan berulang hampir seketika.

  • Waktu respons dalam hitungan detik
  • Proses penalaran yang transparan
  • Caching pintar untuk kueri berulang

Hanya Sebagian Kecil Biaya

Catatan Anda tidak pernah meninggalkan peramban. Untuk pencarian AI, hanya fragmen yang cocok yang dikompresi yang diunggah ke backend tanpa status — tidak pernah dokumen penuh. Tidak ada hosting basis data vektor, tidak ada tagihan GPU, tidak ada biaya API embedding per kueri. Lisensi satu kali tersedia untuk penerapan di lingkungan yang terisolasi (air-gapped).

  • Tidak perlu menghosting basis data vektor
  • Tidak ada biaya embedding per kueri
  • Lisensi satu kali tersedia

Tanpa Beban Infrastruktur

Tidak ada layanan basis data terpisah. Tidak ada server model yang perlu disetel. Tidak ada pipeline penemuan yang harus diurus. Hanya peramban Anda dan backend ringan — total dua lapisan. Tingkatkan, pantau, dan skalakan tanpa perlu merekrut tim MLOps.

  • Tidak perlu menjalankan basis data terpisah
  • Tanpa perlu menyetel server model
  • Fallback yang elegan saat offline

Lebih Akurat daripada RAG Naif

Strategi pengambilan multi-tahap menggabungkan semantik pertanyaan dengan relevansi teks asli, mengungguli pencarian vektor murni. Setiap jawaban mengutip sumbernya berdasarkan judul catatan dan paragraf. Templat prompt yang disimpan tim Anda dikenali secara otomatis dan diprioritaskan — sehingga pengetahuan institusional muncul tanpa pencarian manual.

  • Pengambilan multi-tahap, bukan hanya vektor
  • Jawaban dengan kutipan sumber, ramah audit
  • Otomatis mengaktifkan templat prompt Anda

RAG Stack Tradisional vs NoteRich

Dimensi RAG Stack Tradisional NoteRich
Waktu hingga jawaban pertama Minggu — menyediakan basis data vektor, layanan embedding, retriever, generator, dasbor Menit — buka peramban, masukkan catatan Anda, tanyakan
Komponen yang dijalankan Basis Data Vektor · Layanan Embedding · Retriever · Gerbang LLM · Dasbor Pemantauan Peramban + backend stateless ringan
Apa yang diunggah Semua dokumen harus di-embed & disimpan dalam basis data Hanya fragmen yang cocok dan terkompresi, sementara
Tagihan cloud bulanan $500–$5,000+ per tim (hosting DB + GPU + API embedding) Lisensi satu kali atau harga per kursi yang rendah
Pemeliharaan Membutuhkan MLOps engineer khusus Memelihara diri sendiri; backend bersifat tanpa status
Model privasi Dokumen meninggalkan perimeter Anda untuk diindeks Catatan tidak pernah meninggalkan perangkat; backend bersifat tanpa status
Ketika ada yang rusak Pipeline terhenti jika ada komponen yang gagal Otomatis menurunkan ke pengambilan lokal
Menjadi air-gapped Merancang ulang arsitektur seluruh tumpukan Pindahkan komponen backend ke intranet Anda

NoteRich bukan sekadar pembungkus untuk kerangka kerja sumber terbuka. Ini adalah tumpukan pengambilan yang dibangun khusus untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit — lebih sedikit komponen bergerak, biaya lebih rendah, dan pengaturan yang dapat dikelola oleh tim Anda yang sudah ada tanpa perlu merekrut spesialis.

Dibangun untuk Tim Kecil yang Mengandalkan Pengetahuan

Untuk Firma Hukum Kecil

Riset kasus, ringkasan, dan catatan klien Anda — yang tersebar di dokumen Word dan utas email — menjadi satu otak yang dapat dicari. Tanyakan "What did we argue in the Smith case about non-compete enforceability?" dan dapatkan jawabannya dengan paragraf yang tepat dikutip. Tidak ada lagi jam yang dapat ditagih yang hilang karena mencari-cari di folder.

Q: Apa yang kami sampaikan dalam Smith v. Acme tentang non-compete enforceability?
A: Anda berpendapat bahwa pembatasan 2 tahun itu tidak masuk akal mengingat senioritas karyawan...
Sumber: Smith_v_Acme_Brief.docx · Client_Notes_2024.md

Untuk Pelatih dan Pembimbing

Ubah skrip kursus, deck slide, dan riwayat tanya jawab pelajar Anda menjadi asisten pengajar yang selalu aktif. Tanyakan "What exercises work best for time-blocking resistance?" dan munculkan catatan metodologi Anda sendiri — bukan saran internet generik yang harus Anda tebak ulang.

Q: Latihan mana yang membantu klien yang resistan terhadap time-blocking?
A: Latihan "Three Buckets" dari kelompok Q2 Anda bekerja paling baik — itu mengeksternalisasi resistansi...
Sumber: Time_Management_Cohort_Q2.md · Coaching_Playbook.md

Untuk Konsultan dan Pakar Industri

Catatan lapangan, dek klien, dan whitepaper Anda membentuk otak kedua instan. Persiapkan rapat dengan menanyakan "Masalah apa yang belum terselesaikan yang kita tinggalkan dengan Acme Corp pada kuartal lalu?" — jawaban datang dengan catatan sumber tertaut yang dapat Anda tempel langsung ke dalam dek.

Q: Masalah apa yang belum terselesaikan yang kita tinggalkan dengan Acme Corp pada kuartal lalu?
A: Dua item: (1) harga untuk tier APAC yang diperluas, (2) perpanjangan add-on SSO...
Sumber: Acme_Q3_Meeting_Notes.md · Acme_Contract_2024.pdf

Untuk Penulis dan Tim Konten

Fragmen outline, kliping riset, dan artikel-artikel lama Anda membentuk satu kanon yang dapat dicari. Tanyakan "Apa yang saya simpulkan tentang attention economics dalam seri newsletter 2023 saya?" dan dapatkan kalimat persis — serta paragraf sekitarnya untuk konteks.

Q: Apa yang saya simpulkan tentang attention economics pada tahun 2023?
A: Anda berargumen bahwa kelangkaan perhatian kini adalah sinyal harga B2B, bukan hanya masalah konsumen...
Sumber: Newsletter_2023_Attention.md · Research_Clippings.md

Privasi Adalah Arsitektur, Bukan Fitur

Kebanyakan alat RAG menjanjikan privasi dengan sakelar. NoteRich menanamkannya langsung ke dalam desain retrieval — catatan Anda tidak perlu meninggalkan perangkat pengguna untuk dapat dicari.

Catatan dienkripsi secara lokal di browser Anda — dokumen lengkap tidak pernah meninggalkan perangkat.
Untuk pencarian AI, hanya fragmen cocok yang terkompresi yang diunggah — dan hanya sementara.
Backend bersifat stateless: tanpa penyimpanan, tanpa pelatihan, tanpa pencatatan, tanpa retensi.
Semua permintaan API ditandatangani HMAC untuk mencegah perusakan dan penyalahgunaan.
Untuk air-gap penuh: terapkan komponen backend di intranet Anda sendiri — tanpa lalu lintas keluar.

Tiga Cara Penerapan

Peramban

Gratis · Mulai dalam 30 detik

Buka playground, masukkan catatan Anda, mulai bertanya. Tanpa instalasi, tanpa pendaftaran. Catatan Anda tetap lokal; hanya fragmen pencocokan terkompresi yang dikirim ke backend stateless kami untuk pencarian semantik. Sempurna untuk profesional solo yang mengevaluasi alur kerja.

Luncurkan Playground

Cloud Pribadi

Untuk tim beranggotakan 5–50

NoteRich menghosting backend ringan dalam lingkungan single-tenant untuk tim Anda. Sinkronisasi catatan terpusat, ruang kerja tim, kontrol admin. Batas data Anda, infrastruktur kami.

Hubungi Penjualan

Terisolasi dari jaringan

Untuk industri yang diregulasi

Terapkan komponen backend NoteRich di dalam jaringan Anda sendiri. Editor browser mengarah ke titik akhir internal Anda — sehingga bahkan fragmen pencocokan terkompresi tidak pernah meninggalkan perimeter Anda. Disediakan sebagai paket instalasi intranet sekali klik dengan integrasi editor, atau sebagai server mandiri yang Anda hosting. Termasuk SSO, log audit, integrasi khusus, dukungan khusus, dan dokumentasi kepatuhan.

Hubungi Penjualan

Lihat NoteRich di Catatan Anda Sendiri

Coba playground gratis, atau bicarakan dengan kami tentang penerapan untuk tim Anda. Kami membalas dalam 2 hari kerja — tidak ada spam, selamanya.

Kami merespons dalam 2 hari kerja. Tanpa spam, selamanya.