Produkt

Quescall

Fragebögen automatisiert beantworten — KI-gestützt aus Ihrer eigenen Antwort-Historie. Schluss mit stundenlangem Copy-Paste bei Lieferanten-, Compliance- und Security-Questionnaires.

Was Quescall macht

Lieferanten-Self-Assessments, Security-Questionnaires, Compliance-Audits, ESG-Reporting, RFP-Antworten — in vielen Unternehmen werden für ähnliche Fragebögen immer wieder dieselben Antworten zusammengesucht und neu formuliert. Quescall macht damit Schluss: eingehende Fragebögen werden eingelesen, jede Frage automatisch mit Ihrer eigenen Antwort-Historie abgeglichen — und passende Antworten als Vorschlag ausgegeben.

  • Hochladen: PDF, Word oder Excel — Quescall extrahiert die Fragen strukturiert.
  • Semantische Suche per Vektor-Embedding (PostgreSQL + pgvector): findet thematisch passende frühere Antworten, nicht nur exakte Text-Matches.
  • KI-Fallback: ist keine passende Historie da, antwortet ein LLM — wahlweise Claude (Anthropic), OpenAI, Mistral oder ein lokales Modell (Ollama / LM Studio).
  • Review-Workflow: Sie prüfen, ergänzen oder verwerfen — Quescall übernimmt nichts ungefragt; jede Antwort hat eine Confidence-Anzeige.
  • Lernend: akzeptierte Antworten gehen zurück in die Antwort-Historie und verbessern künftige Vorschläge.
  • Output: ausgefüllter Fragebogen als PDF (über Gotenberg) — Download oder Versand per E-Mail.

Quescall läuft als Webanwendung auf einem eigenen Server (On-Premise). Antwort-Historie und Embeddings bleiben in Ihrer eigenen PostgreSQL-Datenbank. Mit lokalen KI-Modellen funktioniert das System komplett ohne externe Cloud-Verbindung — auch in regulierten Umgebungen einsetzbar.

Wie Quescall aufgebaut ist

Intake & Extraktion

PDF · DOCX · Excel

  • Upload eingehender Fragebögen in gängigen Formaten
  • Strukturierte Extraktion der Fragen — auch aus PDF-Formularen
  • Verwaltung mehrerer Fragebögen parallel

Matching & KI

pgvector + Multi-Provider-LLM

  • Vektor-Suche in der Antwort-Historie via pgvector
  • KI-Fallback: Claude, OpenAI, Mistral oder lokal (Ollama / LM Studio)
  • Confidence-Anzeige je Antwortvorschlag

Output & Lernschleife

PDF-Generator + AnswerHistory

  • PDF-Erzeugung des ausgefüllten Fragebogens (Gotenberg)
  • Versand per E-Mail oder direkter Download
  • Akzeptierte Antworten gehen in die AnswerHistory — das System lernt mit

Quescall läuft als .NET-8-Anwendung mit PostgreSQL 16 (pgvector) in Docker. Hosting wahlweise bei uns, in Ihrer eigenen Cloud oder rein on-premise — auf Wunsch komplett ohne externe Modell-APIs.

Live-Instanz unter quescall.csbg.de — bei Fragen zu Test-Installation, On-Premise-Deployment oder individuellen Anpassungen sprechen Sie uns gerne an.