Die besten KI-Tools zum Chatten mit deinen Dokumenten 2026

Stell Fragen zu deinen eigenen PDFs, Richtlinien und Notizen und bekomm Antworten, die die Seite nennen, von der sie stammen. Die Liste reicht von fertigen Apps bis zu den Open-Source-Frameworks, mit denen Entwickler dasselbe für Tausende Dateien bauen.

Von Andrew Miller und Sheela · Aktualisiert am 26. Okt. 2026 · So testen wir

So haben wir ausgewählt: Jede Empfehlung ist ein Produkt, Modell oder Projekt, das wir getestet haben und das laut unserem Test diese Aufgabe erfüllt, sortiert nach unserer Bewertung (maximal 5 Punkte). Wir erhalten keine Affiliate-Provisionen.

Auch im Ranking: die besten Open-Source-Tools für RAG, die besten Open-Source-KI-Chat-Apps

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   KI-Tools: Suche und Recherche

   

   Gemini Notebook (formerly NotebookLM)

   Für die Arbeit mit deinen eigenen Dokumenten ist Gemini Notebook das stärkste kostenlose Tool, das es gibt, und seine undurchsichtigen neuen Rechenlimits sind der Preis für diese Großzügigkeit.

   Am besten für: Studierende, Forschende und Analysten, die eine abgegrenzte Menge eigener Dokumente verstehen und zitieren müssen.

   Preis: Kostenlos; höhere Limits über Google AI Plus (4,99 $/Monat, 2x), AI Pro (19,99 $/Monat, 4x) und AI Ultra (etwa 100 $ oder 200 $/Monat, 5x oder 20x Pro). In berechtigten Workspace-Editionen enthalten; Enterprise-Version über Google Cloud.

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   4.6/5
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   GitHub-Repos: Chat-Apps und Oberflächen

   

   Open WebUI

   Ein selbst gehostetes Chatportal mit Admin-Funktionen, die den meisten Bezahlprodukten fehlen, von einem Projekt, das allein 2026 159 Sicherheitshinweise veröffentlicht hat.

   Am besten für: Teams, die ein privates Chatportal für mehrere Nutzer über lokale und Cloud-Modelle wollen.

   Preis: Selbst gehostet in jeder Größe kostenlos, solange das Branding erhalten bleibt. White-Labeling über 50 Nutzern und das Add-on Terminals brauchen eine Enterprise-Lizenz mit Preis pro Platz; Preise sind nicht veröffentlicht.

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   4.6/5
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   GitHub-Repos: Chat-Apps und Oberflächen

   

   Dify

   Dify gibt Fachabteilungen einen vollständigen Builder für LLM-Apps, den sie selbst bearbeiten können, unter einer Lizenz, die erst greift, wenn du ihn als gehosteten Dienst weiterverkaufst.

   Am besten für: Teams, die interne Chatbots und RAG-Apps bauen, die von Nicht-Entwicklern gepflegt werden.

   Preis: Selbst gehostete Community Edition kostenlos (abgewandelte Apache 2.0, ein Workspace). Dify Cloud: Sandbox kostenlos (200 einmalige Nachrichten-Credits), Professional 590 $/Workspace/Jahr, Team 1.590 $/Workspace/Jahr (jährliche Abrechnung, laut Dify 17 % günstiger), Enterprise auf Anfrage.

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   4.5/5
4. 4

   KI-Tools: Produktivität

   

   Notion AI

   Für Teams, deren Wissen schon in Notion liegt, ist es den Business-Tarif wert, auch wenn die neuen Credit-Kontingente pro Platz aus einem Festpreis eher einen Zähler machen.

   Am besten für: Teams, die ihre Dokumente, Wikis und Projekte bereits in Notion führen.

   Preis: KI-Testversion in Free und Plus (10 $/Mitglied/Monat jährlich, 12 $ monatlich); volle KI in Business für 20 $/Mitglied/Monat jährlich (24 $ monatlich) und Enterprise (individuell), jeder Platz mit 1.500 Standard- und 500 Select-Credits im Monat; zusätzliche Notion-Credits 10 $ pro 1.000 monatlich oder 13 $ pro 1.000 jährlich.

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   4.4/5
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   GitHub-Repos: Chat-Apps und Oberflächen

   

   AnythingLLM

   AnythingLLM ist der kürzeste Weg von einem Ordner voller PDFs zu einem privaten Chatbot, aber 25 Sicherheitshinweise sprechen dafür, die Server-Edition hinter einem Login und einem VPN zu halten.

   Am besten für: Einzelpersonen und kleine Teams, die privat mit ihren eigenen Dokumenten chatten wollen.

   Preis: Desktop und Docker kostenlos (MIT); ein optionales Abo Desktop Pro hebt die Tageslimits seiner Magic-Funktionen auf (Preis in der Dokumentation nicht veröffentlicht). Gehostete Cloud Basic 50 $/Monat, Pro 99 $/Monat; Enterprise nach Vereinbarung.

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   4.3/5
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   GitHub-Repos: RAG und Daten

   

   LlamaIndex

   Immer noch ein tiefes Toolkit für dokumentenlastiges RAG, aber sein Hersteller sagt inzwischen offen, dass das Framework nicht mehr seine Priorität ist.

   Am besten für: Python-Entwickler, die RAG oder Dokumenten-Agenten über große, vielfältige Datenquellen bauen.

   Preis: Framework kostenlos unter MIT. LlamaParse (bezahlte Cloud): Free mit 10k Credits, Starter 50 $/Monat (40k Credits), Pro 500 $/Monat (400k Credits), Enterprise nach Vereinbarung; 1.000 Credits = 1,25 $.

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   4.3/5
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   GitHub-Repos: RAG und Daten

   

   Haystack

   Ein Framework für Leute, die ihr RAG-System lesen wollen, statt ihm zu vertrauen, um den Preis, mehr von der Verdrahtung selbst zu schreiben.

   Am besten für: Engineering-Teams, die wartbare RAG- und Agenten-Pipelines für die Produktion in Python bauen.

   Preis: Kostenlos und Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz. deepset Studio ist für einen Nutzer kostenlos; die Haystack Enterprise Platform wird individuell bepreist.

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   4.2/5
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   GitHub-Repos: RAG und Daten

   

   RAGFlow

   Ein fertiges Produkt vom Dokument bis zur Antwort, das auf einem einzigen Server läuft und dessen Sicherheitsbilanz sagt, dass es hinter ein VPN gehört und nicht ins offene Internet.

   Am besten für: Teams, die selbst gehostete Fragen und Antworten über Dokumente und einen Wissensassistenten wollen, ohne eine Pipeline zu bauen.

   Preis: Kostenlos und Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz. InfiniFlow verkauft außerdem RAGFlow Cloud: Free (500 Credits im Monat, kein API-Key), Starter für 29 $ im Monat und Pro für 129 $ im Monat (jeweils neben höheren 59 $ und 259 $ angezeigt) sowie Enterprise auf Anfrage mit BYOC und On-Premises-Deployment.

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   4.0/5