Xberg ist eine extrem schnelle Document-Intelligence-Engine, geschrieben in Rust mit Bindings für viele weitere Sprachen (Python, Node, Go, Java, C#…). Sie extrahiert und strukturiert Texte, Tabellen und Metadaten aus über 100 Dateiformaten – PDFs, Office- und OpenDocument-Dateien, Tabellen, Präsentationen, Bilder, E-Mails und mehr – vollständig lokal und offline, mit OCR-Fallback (Tesseract, Paddle) und Content-Hash-Caching.
Xberg ist der Nachfolger der Open-Source-Bibliothek Kreuzberg und übernimmt mit einer neuen v1-Release-Linie deren Nutzerbasis. Sie kann als Bibliothek, als REST-Dienst, als CLI oder als MCP-Server genutzt werden, was die Integration in GenAI-Systeme erleichtert: Zuverlässiges lokales Dokumenten-Parsing ist die Voraussetzung, um Dokumente in Embeddings und Retrieval-Pipelines einzuspeisen.
Wir betreiben Xberg als Container in MUCGPT 2.0, um Dokumenten-Upload und -Parsing in Chats zu ermöglichen („Chat with your Docs“), und nutzen sie in Zammad-AI, um Ticket-Anhänge für das Retrieval zu extrahieren.