Die Suche funktioniert, wenn du dich an die Worte erinnerst. Du tippst Abnahme und bekommst die Nachrichten, in denen Abnahme steht. Doch das meiste, was du aus Jahren an Nachrichten zurückhaben willst, ist kein Wort, sondern ein Fakt: Haben wir je geklärt, wer die Anzahlung bezahlt hat? Was hat der Handwerker fürs Dach angeboten? In welchem Vertrag stand, dass das Dach ausgenommen ist? Du weißt, dass es die Antwort gibt. Du weißt nicht mehr, wie es jemand formuliert hat, in welchem Chat es war oder ob es überhaupt eine Nachricht war und nicht eine Seite in einer angehängten PDF.
Text2Store hat eine Funktion genau für diesen Moment. Sie heißt „Frag deine Nachrichten“: Tipp eine Frage in normalen Worten ein, und die App beantwortet sie aus deinem eigenen Archiv.
Antworten mit Beleg
Wer einen KI-Chatbot benutzt hat, kennt das ungute Gefühl: Die Antwort klingt flüssig, selbstsicher und ist womöglich falsch. Dieses Gefühl wollten wir nicht in eine App bringen, der Menschen ein Jahrzehnt ihres Lebens anvertrauen, also kommt jede Antwort mit ihren Belegen. Unter jeder steht eine Zeile wie „Basierend auf 5 Nachrichten und 1 Dokument aus 3 Unterhaltungen“, und wer sie öffnet, sieht genau, auf welche Nachrichten sich die Antwort stützt. Ein Klick, und du springst zu dieser Nachricht im echten Verlauf, genau wie bei einem Suchtreffer. Du musst der Antwort nie einfach glauben; Nachprüfen ist ein Klick.
Diese Zeile ist auch in die andere Richtung ehrlich. Konnte die App den KI-Dienst nicht erreichen, sagt sie das. Deckt dein Index nur einen Teil des Archivs ab, sagt die Antwort, was sie sehen konnte. Und jede Antwort trägt den festen Hinweis, dass Antworten falsch sein können und welche Nachrichten man prüfen sollte. Eine Antwort, die man prüfen kann, schlägt eine, die nur gut klingt.
Es liest auch den Papierkram
Unterhaltungen sind nicht nur Sprechblasen. Der Mietvertrag ist eine PDF, die jemand angehängt hat. Das Angebot ist ein Foto von einem Blatt Papier. Deshalb liest die Funktion auch die Dokumente in deinem Archiv: PDFs Seite für Seite, Scans und Screenshots per Texterkennung. Stützt sich eine Antwort auf eines davon, nennt die Quelle Datei und Seite, etwa Verkäuferauskunft.pdf, Seite 3 von 14, und sagt, ob die Worte aus dem Text der Datei selbst stammen oder aus einem Bild davon erkannt wurden, damit du weißt, wie weit du der Abschrift trauen kannst.
Es sieht alles, was du aufbewahrt hast
Die Funktion läuft über denselben zusammengeführten Verlauf wie der Rest von Text2Store: jede Sicherung, die du je gemacht hast, zu einer Zeitleiste verbunden. Dazu gehören deine WhatsApp-Chats neben deinen SMS und Nachrichten, die du vor Jahren vom iPhone gelöscht hast und die eine alte Sicherung erwischt hat. Du kannst eine Frage auf die geöffnete Unterhaltung beschränken oder, wie standardmäßig, alles auf einmal fragen. Eine Antwort zieht ohne Weiteres eine SMS von 2021, einen Gruppenchat und eine PDF vom letzten Monat in einem Atemzug heran.
Was deinen Computer verlässt, und was nie
Darauf sind wir am stolzesten, und es ist schnell gesagt: Das Erstellen des Index sendet nirgendwohin etwas. Der semantische Index, der infrage kommende Nachrichten findet, wird komplett auf deinem Computer berechnet, von einem Modell, das auf deinem Computer läuft. Das Modell selbst kommt als einmaliger Download von etwa 220 MB, wenn du die Funktion zum ersten Mal einschaltest; es steckt nicht im Installationsprogramm, damit die App für alle, die es nicht nutzen, klein bleibt. Ist es einmal auf deinem Rechner, kannst du ein Archiv aus zehn Jahren im Flugzeug indexieren. Neben einer verschlüsselten Sicherung ist auch der Index verschlüsselt.
Nur eine Frage sendet etwas: Die Frage und die Handvoll gefundener Nachrichtenauszüge gehen über unseren Vermittlungsdienst an Google Gemini, das die Antwort formuliert. Der Vermittlungsdienst speichert nichts und protokolliert keine Nachrichteninhalte, und Googles Bedingungen ohne Datenspeicherung für unser Projekt bedeuten, dass deine Inhalte dort weder gespeichert noch zum Training von Modellen verwendet werden. Du stimmst einmal pro Archiv vor der ersten Frage zu, in einem Dialog, der all das in einfachen Worten sagt, und in den Einstellungen gibt es einen Ausschalter, der auch den Index löscht. Die Datenschutzerklärung (auf Englisch) hat die vollständige Aufstellung.
Die praktischen Details
„Frag deine Nachrichten“ ist im Kauf von Text2Store enthalten, und die Anleitung zu „Frag deine Nachrichten“ zeigt die Einrichtung. Fragen verbrauchen KI-Credits, dieselben wie Zusammenfassungen: Dein Kauf enthält 25, und weitere gibt es in Paketen (auf Englisch). Das Indexieren ist inbegriffen. Wie jede KI-Funktion in Text2Store ist sie nur eine Hilfe: ein Weg, das Aufbewahrte zu finden und zu verstehen, und nie Teil eines geprüften Exports.
Wenn du neugierig bist, wie es unter der Haube funktioniert, auch warum wir eine Indexierung in der Cloud gebaut und dann zugunsten eines lokal laufenden Modells wieder gelöscht haben, steht die technische Geschichte in den Entwicklernotizen: An answer you can check (auf Englisch).