Open Source · für Paperless-ngx

Paperless-ngx aufräumen mit lokaler KI.

Der AI Paperless Organizer ist mein Begleiter für Paperless-ngx: Er führt doppelte Korrespondenten und Tags zusammen, ordnet neue Dokumente ein, liest schlechte Scans neu und beantwortet Fragen an das ganze Archiv. Kostenlos und quelloffen.

  • Aufräumen ohne Dokumentinhalte, Inhalte nur mit lokaler KI
  • Bei Kunden auf Archiven mit über 290.000 Dokumenten
  • MIT-Lizenz, auf GitHub und Docker Hub

Seit 2009 DatenschutzbeauftragterDaten werden zuerst geklärt, auf Wunsch laufen die Modelle lokal.

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Kostenlos selbst installieren, oder ich richte ihn für Ihr Büro ein. Einschätzung kostenlos per Mail.

Umgesetzte ProjekteAus meinen Systemen

DokumentenarchivKI liest, benennt, verschlagwortet und beantwortet Fragen
läuft
Scan_0347.pdf
Wartungsvertrag Heizung Absender erkannt · 12.03.2026 VertragHausFrist

Was verlängert sich im März?

Archiv-Chat

Zwei Verträge: Heizungswartung und Mobilfunk. Kündbar bis Ende Dezember.

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Aus einer HandKonzeptUmsetzungBetrieb

Vereinfacht nachgestellt aus Systemen, die ich gebaut habe

Aufräumen

Doppelte Korrespondenten, Tags und Typen zusammenführen

In jedem gewachsenen Archiv steht dieselbe Firma unter mehreren Namen: „Telekom“, „DTAG“, „Telekom Deutschland GmbH“. Die KI erkennt solche Gruppen, begründet ihren Vorschlag und nennt einen Zielnamen.

Sie bestätigen jeden Vorschlag einzeln. Danach hängt der Organizer alle betroffenen Dokumente automatisch um. Dasselbe gibt es für Dokumenttypen und Tags, inklusive Cleanup Wizard für leere und doppelte Tags.

Außerdem findet er Ballast, den niemand im Archiv braucht, etwa mitgeschickte AGB oder Datenschutzerklärungen, und legt ihn Ihnen zum Löschen vor.

Vorschlag der KI: Telekom, DTAG und Telekom Deutschland GmbH werden zu Deutsche Telekom zusammengeführt
Klassifizieren

Neue Dokumente automatisch einordnen

Der KI-Klassifizierer liest ein Dokument und schlägt Titel, Korrespondent, Dokumenttyp, Datum, Speicherpfad und Tags vor. Gibt es den Korrespondenten noch nicht, legt er ihn an oder ordnet ihn einem vorhandenen zu, statt eine neue Dublette zu erzeugen.

Sie übernehmen den Vorschlag mit einem Klick oder lassen ganze Stapel automatisch verarbeiten. Eigene Felder lassen sich ebenfalls auslesen.

KI-Klassifizierer mit Vorschlägen für Titel, Korrespondent, Dokumenttyp und Tags zu einer gescannten Handwerker-Rechnung
Dokumenten-Chat

Fragen an das ganze Archiv stellen

„Wie lange ist die Kündigungsfrist für meine Wohnung und wie hoch ist die Miete?“ Der Chat sucht die passenden Dokumente heraus und antwortet mit Quellenangabe, damit Sie jede Antwort im Original nachprüfen können.

Dokumenten-Chat beantwortet eine Frage zur Kündigungsfrist mit Quellenangabe aus dem Mietvertrag
Texterkennung

Schlecht gescannte Dokumente neu lesen lassen

Die eingebaute Texterkennung von Paperless-ngx stößt bei schiefen Scans, Stempeln oder Tabellen an Grenzen. Der Organizer liest solche Dokumente mit einem lokalen Bildmodell über Ollama neu und zeigt alten und neuen Text nebeneinander.

Im Modellvergleich sehen Sie auf demselben Scan, welches Modell am besten liest und wie lange es braucht. Erst wenn Sie zustimmen, wird der neue Text übernommen.

Texterkennung: Scan, alter Text aus Paperless und neuer Text vom lokalen Bildmodell nebeneinander Drei lokale Modelle lesen denselben Scan im Vergleich
Duplikate

Doppelte Dokumente und Rechnungen finden

Exakt gleiche Dateien, inhaltlich ähnliche Dokumente und doppelte Rechnungen mit derselben Rechnungsnummer: Der Organizer findet alle drei Fälle und stellt die Treffer nebeneinander. Gelöscht wird nichts automatisch, die Entscheidung bleibt bei Ihnen.

Zwei Rechnungen mit derselben Rechnungsnummer, demselben Datum und Betrag nebeneinander
Import

Dokumente aus der Cloud übernehmen

Ordner aus Nextcloud oder anderen WebDAV-Speichern, aus Google Drive, OneDrive, Dropbox oder einem lokalen Netzwerkordner lassen sich regelmäßig nach Paperless-ngx übernehmen. So landen auch Belege, die nicht über den Scanner kommen, im selben Archiv.

Auswahl der Import-Quelle: WebDAV und Nextcloud, Google Drive, OneDrive, Dropbox oder lokaler Ordner
Datenschutz

Sie entscheiden, was das Haus verlässt

  • Aufräumen ohne Dokumentinhalte: Zum Zusammenführen von Korrespondenten, Tags und Dokumenttypen sieht die KI nur die Namen. Dafür können Sie ohne Bedenken einen Cloud-Anbieter mit eigenem API-Schlüssel nutzen (OpenAI, Mistral, Anthropic, OpenRouter).
  • Inhalte nur lokal: Für Klassifizieren, Texterkennung und Chat stellen Sie auf lokale KI über Ollama um. Dann verlässt kein Dokument Ihr Netz.
  • Die Wahl treffen Sie je Funktion, ohne Cloud-Kosten für alles, was lokal läuft.
  • In meinem eigenen Archiv mit 5.577 Dokumenten hat der Klassifizierer 5.576 lokal verarbeitet, im Schnitt in 24 Sekunden pro Dokument. Bei Kunden laufen Archive mit über 290.000 Dokumenten.
  • Dort wurden beim Aufräumen 68 doppelte Korrespondenten und 13 Dokumenttypen zusammengeführt.
  • Getestet auf einer Notebook-Grafikkarte mit 12 GB: Klassifizierer und Chat mit qwen3.5:4b, Aufräumen mit qwen3.5:9b, Texterkennung mit qwen3-vl:8b.

Seit 2009 bin ich Datenschutzbeauftragter. Deshalb ist der lokale Betrieb kein Zusatz, sondern der Normalfall.

Datenfluss: Paperless-ngx, Organizer und Ollama laufen auf dem eigenen Server. Je Funktion ist aufgeführt, was die KI zu sehen bekommt
Schnellstart

In wenigen Minuten mit Docker starten

Sie brauchen ein laufendes Paperless-ngx und Docker. Die Oberfläche ist danach unter Port 3001 erreichbar, dort tragen Sie Paperless und Ollama ein.

docker-compose.yml
services:
  backend:
    image: webdienste/ai-paperless-organizer:backend-latest
    volumes:
      - ./data:/app/data
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    restart: unless-stopped

  frontend:
    image: webdienste/ai-paperless-organizer:frontend-latest
    ports:
      - "3001:80"
    depends_on:
      - backend
    restart: unless-stopped

Vor dem ersten Start

  • Ein vollständiges Backup von Paperless-ngx anlegen. Der Organizer ist in aktiver Entwicklung (Beta) und ändert Daten im Archiv.
  • Nur im eigenen Netz oder per VPN betreiben, der Organizer hat keine eigene Anmeldung.
  • Die ausführliche Anleitung steht im Repository: github.com/web-dienste/AI-Paperless-Organizer.
Für Unternehmen

Lieber einrichten lassen?

Selbst installieren ist kostenlos. Wenn Sie keine Zeit dafür haben oder das Archiv geschäftskritisch ist, übernehme ich Einrichtung, KI und Anpassung.

Einrichtung

Paperless-ngx und Organizer auf Ihrem Server oder einem eigenen Rechner im Büro, mit Backup und Zugriff nur im eigenen Netz oder per VPN.

Lokale KI

Passende Hardware und Modelle für Ihr Archiv, damit keine Dokumente das Haus verlassen müssen.

Anpassung

Prompts, Dokumenttypen, Speicherpfade und Abläufe für Ihre Branche, auf Wunsch die Anbindung an Buchhaltung oder Warenwirtschaft.

FAQ

Häufige Fragen

Nichts. Der Organizer ist Open Source unter der MIT-Lizenz und kostenlos auf GitHub und Docker Hub. Wenn Sie Hilfe bei Einrichtung oder Anpassung möchten, bekommen Sie nach der kostenlosen Einschätzung ein verbindliches Angebot, schriftlich, bevor ich anfange.
Für lokale KI hilft eine Grafikkarte. Getestet ist der Organizer auf einer Notebook-Grafikkarte mit 12 GB. Ohne eigene Grafikkarte lässt er sich auch mit einem Cloud-Anbieter betreiben, dann verlassen die Texte aber das Haus.
Ja, wenn Sie Vorschläge übernehmen: Er ändert Tags, Korrespondenten, Dokumenttypen und Texte in Paperless-ngx. Deshalb gilt: vorher ein vollständiges Backup anlegen. Der Organizer ist noch in aktiver Entwicklung und als Beta gekennzeichnet.
Ja, für das Aufräumen. Beim Zusammenführen von Korrespondenten, Tags und Dokumenttypen sieht die KI nur die Namen, keine Inhalte. Dafür können Sie einen Cloud-Anbieter mit eigenem API-Schlüssel nehmen. Für alles, was Inhalte braucht, also Klassifizieren, Texterkennung und Chat, stellen Sie auf lokale KI über Ollama um.
Nein, bitte nicht. Der Organizer hat keine eigene Anmeldung. Betreiben Sie ihn nur im Heimnetz oder Firmennetz oder per VPN.
Geprüft ist der Organizer mit Paperless-ngx bis Version 3.3, lesend und schreibend. Version 2.x funktioniert weiterhin.

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