Ducky ist eine verwaltete Retrieval-Schicht, die die gesamte KI-Suchpipeline übernimmt – von der Aufnahme und Indexierung über Chunking und Reranking bis zur Antwortsynthese. Teams müssen nicht mehr Vektordatenbank, Embedding-Modell, Chunker und Reranker zusammenstückeln: Sie rufen eine einzige API auf, den Rest verwaltet Ducky. Die Plattform verspricht einen Start ohne Konfiguration: Inhalte anbinden, intelligenten Standardeinstellungen vertrauen und noch in derselben Woche eine funktionierende Suchfunktion ausliefern.
Über reines Keyword-Matching hinaus unterstützt Ducky multimodale Inhalte – Text, Bilder und PDFs –, sodass ein Index Fragen über verschiedene Dokumenttypen hinweg beantworten kann. Hinzu kommen Metadatenfilter für präzise Eingrenzung (Daten, Kategorien, Tags), mehrstufiges Reranking, das die besten Treffer nach oben schiebt, und agententaugliche Antwortgenerierung mit Quellenangabe. Ducky bewirbt außerdem Kontextfilterung: Irrelevante Passagen werden entfernt, bevor sie das LLM erreichen, was laut Anbieter den Tokenverbrauch deutlich senkt und Halluzinationen reduziert, indem Agenten in präzisen Kontext eingebettet werden.
Das Produkt ist Developer-first konzipiert: dokumentierte APIs, Python- und TypeScript-SDKs, ein öffentliches GitHub-Repository und ausführliche Entwicklerdokumentation. Eine klickbare Browser-Demo und ein Demo-Buchungsflow erlauben es, die Qualität vor einer Festlegung zu prüfen. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert mit einer kostenlosen Teststufe und einer kostenpflichtigen Launch-Stufe, sodass kleine Prototypen kostenlos starten und in Produktions-Retrieval-Lasten hineinwachsen.
