Atlassian Rovo Alternative self-hosted: Wiki und KI-Suche im eigenen Betrieb

KI-Suche über das eigene Wiki, ohne Atlassian Cloud? WZ-IT baut interne KI-Assistenten mit Quellenangabe und Rechteprüfung auf XWiki, BookStack, Docmost oder Wiki.js und betreibt sie auf Wunsch im Managed-Open-Source-Betrieb. Termin vereinbaren

Atlassian Rovo verbindet Suche, Chat und Agenten über Confluence, Jira und angebundene Drittanwendungen. Rovo gibt es nur in der Atlassian Cloud. Für Organisationen, die Confluence auf eigenen Servern betreiben, ist das eine doppelte Frage: Confluence Data Center endet am 28. März 2029, und die KI-Funktion, die Atlassian als Nachfolger der klassischen Suche positioniert, setzt den Weg in die Cloud voraus.

Wer Wissen und Dokumente im eigenen Betrieb halten will, braucht deshalb zwei Dinge: ein Wiki, das Confluence ersetzt, und eine KI-Schicht, die über dieses Wiki sucht und antwortet, ohne Berechtigungen zu umgehen. Der Vergleich der Wikis selbst steht in den Beiträgen zu Open-Source-Alternativen zu Confluence und BookStack, Wiki.js, XWiki und Docmost. Dieser Beitrag behandelt die KI-Schicht: was Rovo leistet und kostet, welche Wikis eigene KI-Funktionen mitbringen und welche Kombinationen die Rechte tatsächlich einhalten. Stand September 2026.

Inhaltsverzeichnis

1. Was Atlassian Rovo ist
2. Was Rovo kostet
3. Rovo und Confluence Data Center
4. Wo Rovo die Daten verarbeitet
5. Die self-hosted Alternative besteht aus zwei Schichten
6. KI-Funktionen der Wikis im Vergleich
7. Die KI-Schicht: Open WebUI, Onyx oder eigener RAG-Stack
8. Berechtigungen entscheiden über die Auswahl
9. Kombinationen, die sich bewährt haben
10. Wo das Sprachmodell läuft
11. Rovo und self-hosted im direkten Vergleich
12. Unser Vorgehen bei WZ-IT
13. Weiterführende Guides

Was Atlassian Rovo ist

Rovo ist die KI-Schicht der Atlassian Cloud. Sie baut auf dem Teamwork Graph auf, der Inhalte, Personen und Vorgänge aus Atlassian-Produkten und angebundenen Drittanwendungen verknüpft (Atlassian Support, What is Rovo).

Rovo zeigt laut Atlassian nur Inhalte, auf die der Nutzer in der Quelle bereits Zugriff hat. Ab April 2025 wurde Rovo in den Premium- und Enterprise-Plänen ausgerollt, im Laufe des Jahres 2025 folgten die Standard-Pläne (Atlassian Community, Rollout für Standard).

Was Rovo kostet

Rovo wird nicht als eigenes Produkt pro Nutzer lizenziert. Die Nutzung wird über Credits abgerechnet, die in den bezahlten Cloud-Abonnements enthalten sind. Alle Kontingente einer Organisation fließen in einen gemeinsamen Pool (Atlassian Support, How Rovo credits work).

Die Mehrnutzung ist standardmäßig eingeschaltet. Administratoren können eine Obergrenze setzen oder sie abschalten; dann pausieren kostenpflichtige Interaktionen, sobald der Pool leer ist. Ein Confluence-Standard-Plan deckt mit 25 Credits pro Nutzer rechnerisch zwei Chat-Antworten pro Nutzer und Monat ab, die Suche ausgenommen. Wer Rovo als tägliches Werkzeug einführt, plant die Mehrnutzung deshalb von Anfang an mit ein.

Rovo und Confluence Data Center

Für Data Center gibt es kein Rovo. Es gibt einen Konnektor, der Inhalte aus Confluence Data Center in den Teamwork Graph der Cloud überträgt (Atlassian Support, Connect Confluence Data Center).

Der Konnektor ist damit kein On-Premises-Rovo, sondern eine Brücke in die Cloud. Wer Confluence Data Center gerade deshalb betreibt, weil Inhalte das eigene Rechenzentrum nicht verlassen sollen, erreicht mit dem Konnektor das Gegenteil.

Dazu kommt der Zeitplan für Data Center selbst (Atlassian, Data Center End of Life):

Betroffen sind Jira Software, Jira Service Management, Confluence, Bamboo und Crowd Data Center. Bitbucket Data Center ist ausgenommen und erhält eine hybride Lizenz. Atlassian stellt eine verlängerte Wartung über 2029 hinaus nur im Einzelfall in Aussicht.

Wo Rovo die Daten verarbeitet

Rovo nutzt nach Angaben von Atlassian offene Modelle, unter anderem aus den Reihen Gemma, GPT-oss, Llama und Nemotron, sowie über Drittanbieter gehostete Modelle von OpenAI, Anthropic und Google (Atlassian, Rovo security, privacy and data use). Die Drittanbieter speichern Ein- und Ausgaben laut Atlassian nicht und nutzen sie nicht zur Verbesserung ihrer Dienste.

Die Daten-Residenz von Rovo erlaubt, Rovo-Daten in derselben Region zu speichern wie die Jira- oder Confluence-Daten. Sie regelt den Speicherort. Die Seite legt nicht offen, in welcher Region die Modelle eine Anfrage verarbeiten. Für Organisationen mit Vorgaben zu Auftragsverarbeitung und Drittlandübermittlung bleibt damit eine Prüfaufgabe, die bei einem selbst betriebenen Modell entfällt.

Die self-hosted Alternative besteht aus zwei Schichten

Rovo ist Wiki-Suche, Chat und Agentenplattform in einem Produkt. Im eigenen Betrieb verteilt sich das auf getrennte Bausteine:

Die Trennung hat einen Preis: Jemand muss die Teile zusammenfügen und die Rechte über alle Schichten hinweg konsistent halten. Sie hat einen Vorteil: Jede Schicht ist austauschbar, und das Modell lässt sich wechseln, ohne das Wiki anzufassen. Wie Retrieval-Augmented Generation technisch funktioniert, erklärt der Knowledge-Artikel Was ist RAG?.

KI-Funktionen der Wikis im Vergleich

Zwei der vier verbreiteten Open-Source-Wikis bringen eine eigene KI-Funktion mit. Stand September 2026:

XWiki. Die LLM Application wird im Projekt xwiki-contrib entwickelt, der Versionsstand im Repository ist 0.10 (Tag vom 18.09.2026). Der Index für die LLM Application ist als Beta gekennzeichnet. In einer Diskussion im XWiki-Forum vom September 2025 wird beschrieben, dass die Antworten nach Leserechten gefiltert werden können, die indexierten Sammlungen und ihre Einträge aber für alle Nutzer einsehbar sind. Das ist vor dem Einsatz mit unterschiedlich berechtigten Bereichen zu prüfen. Die Einrichtung beschreibt der Beitrag XWiki mit KI einrichten.

Docmost. Die KI-Funktionen setzen eine gültige Business- oder Enterprise-Lizenz voraus (Docmost, AI). Welche weiteren Funktionen hinter der Lizenzgrenze liegen, zeigt der Beitrag Docmost Community gegen Enterprise Edition.

BookStack. Der BookStack-Entwickler stellt mit BookStack Query eine Erweiterung für Fragen an den Bestand bereit, mit Chroma als Vektordatenbank und einem OpenAI-kompatiblen Modell. Sie ist ausdrücklich als inoffizielle Anpassung gekennzeichnet und setzt laut Dokumentation noch keine Rechteprüfung durch: Ergebnisse können Inhalte enthalten, die der Nutzer nicht sehen darf. Für den produktiven Einsatz mit Rechten ist das kein Weg.

Wiki.js hat keine KI-Funktion. Hier kommt die KI-Schicht immer von außen.

Die KI-Schicht: Open WebUI, Onyx oder eigener RAG-Stack

Wo das Wiki keine passende KI-Funktion hat oder mehrere Quellen zusammen durchsucht werden sollen, kommt eine eigene KI-Schicht dazu. Drei Wege sind verbreitet.

Open WebUI ist die verbreitetste selbst betriebene Chat-Oberfläche. Wissenssammlungen werden per Upload, über die API oder durch Spiegelung eines Verzeichnisses befüllt; für entfernte Quellen wie Confluence verweist die Dokumentation auf das separate Werkzeug oikb. Die Branding-Klausel der Lizenz verbietet, den Namen und das Logo zu entfernen, sobald mehr als 50 Endnutzer in 30 Tagen zugreifen, außer mit Enterprise-Lizenz. Den Vergleich mit AnythingLLM beschreibt der Beitrag Open WebUI vs. AnythingLLM, die Anbindung an Nextcloud mit Rechten der Knowledge-Artikel Open WebUI an Nextcloud anbinden.

Onyx (früher Danswer) kommt dem Rovo-Ansatz am nächsten: Suche und Chat über viele angebundene Quellen. Die Lizenz trennt einen MIT-Teil von Enterprise-Verzeichnissen. Der Confluence-Konnektor unterstützt Data Center und Server; die Übernahme von Space-Rechten und Seitenbeschränkungen setzt aber die Enterprise Edition oder Onyx Cloud voraus (Onyx, Confluence Connector). Installation und Abgrenzung stehen im Beitrag Onyx self-hosted.

Ein eigener RAG-Stack besteht aus Synchronisierung, Vektordatenbank, Retrieval, Modell-Gateway und Oberfläche. Er ist der aufwendigere Weg und der einzige, bei dem Rechteprüfung, Suchverfahren und Qualitätsmessung vollständig in eigener Hand liegen. Für deutsche Fachtexte gehören dazu Hybrid Search und Reranking und eine saubere Aufteilung der Dokumente.

Berechtigungen entscheiden über die Auswahl

Ein Confluence-Bestand mit Space-Rechten und Seitenbeschränkungen hat meist gewachsene Bereiche, die nicht alle sehen dürfen: Personal, Geschäftsführung, Verträge, Kundenprojekte. Eine KI-Suche, die diese Grenzen ignoriert, zitiert im ersten Monat etwas, das sie nicht zitieren darf. Die Varianten unterscheiden sich genau hier:

Die Grundsätze dazu beschreibt der Knowledge-Artikel RAG mit Berechtigungen: Rechte werden vor der Suche angewendet, nicht als Filter auf dem Ergebnis, und Gruppenzugehörigkeiten kommen aus dem Verzeichnisdienst statt aus einer Kopie beim Indexieren.

Kombinationen, die sich bewährt haben

Aus Wiki, KI-Schicht und Rechtemodell ergeben sich wenige sinnvolle Kombinationen:

Die letzte Zeile ist die Situation, für die Rovo gebaut ist: ein Suchzugang über mehrere Systeme. Im eigenen Betrieb ist sie auch die anspruchsvollste. Wie weitere Quellen wie Nextcloud, SharePoint oder ein DMS angebunden werden, beschreibt der Knowledge-Artikel RAG mit Nextcloud, SharePoint und DMS. Ob statt eines offenen Chats ein geführter Zugang auf kuratierte Inhalte besser passt, ordnet der Artikel Chatbot oder Wissens-Navigator? ein.

Wo das Sprachmodell läuft

Die Wiki-Inhalte bleiben im eigenen Betrieb. Offen ist, wohin eine Anfrage samt der gefundenen Textabschnitte zur Antwortformulierung geht. Drei Betriebswege:

Welche europäischen APIs es gibt und wie sie sich bei Standort, Vertrag und Modellauswahl unterscheiden, vergleicht der Beitrag Europäische LLM-APIs im Vergleich. Wie viel Grafikspeicher ein Modell braucht, erklärt der Artikel zum VRAM-Bedarf von LLMs. Ein Modell-Gateway wie LiteLLM erlaubt, zwischen diesen Wegen zu wechseln, ohne die Oberfläche anzupassen.

Rovo und self-hosted im direkten Vergleich

Rovo ist innerhalb einer vollständig in der Atlassian Cloud arbeitenden Organisation der naheliegende Weg. Die self-hosted Kombination ist der Weg für Organisationen, die Confluence gerade wegen des Datenstandorts on-premises betreiben und diese Entscheidung für die KI-Suche nicht rückgängig machen wollen.

Unser Vorgehen bei WZ-IT

Wir beginnen bei den Inhalten und den Rechten, nicht beim Werkzeug.

1. Bestandsaufnahme. Welches Wiki mit welcher Version, welche Spaces mit welchen Beschränkungen, welche weiteren Quellen, welches Verzeichnis für Nutzer und Gruppen.
2. Zielbild festlegen. Bleibt das Wiki, wird es abgelöst, und welche KI-Schicht passt zum Rechtemodell. Liegen die gebrauchten Funktionen in einer freien oder einer lizenzpflichtigen Edition.
3. Wiki bereitstellen oder migrieren. XWiki, BookStack, Docmost oder Wiki.js, angebunden an die vorhandenen Identitäten.
4. KI-Schicht aufbauen. Als interner KI-Assistent mit Qdrant, LiteLLM und Open WebUI, Rechte vor der Suche angewendet, jede Antwort mit Dokument und Fundstelle.
5. Qualität messen. Mit Testfragen aus dem eigenen Bestand, bevor der Assistent freigegeben wird. Wie das abläuft, beschreibt der Artikel RAG-Qualität messen. Für einen abgegrenzten ersten Bestand gibt es den RAG Proof of Value.
6. Betrieb. Updates, Sicherung und Überwachung von Wiki, Index und Modell, auf Ihrer Hardware, auf dem AI Cube oder auf einem Managed GPU-Server. Support, Beratung und Implementierung durch WZ-IT.

Weiterführende Guides

• Open-Source-Alternativen zu Confluence, Docmost, BookStack und Wiki.js als Ersatz für das Wiki selbst.
• BookStack, Wiki.js, XWiki oder Docmost, Lizenzen, Struktur und Funktionsgrenzen im Vergleich.
• XWiki mit KI einrichten, die LLM Application an ein lokales Modell anbinden.
• Onyx self-hosted, Installation und Vergleich mit Open WebUI.
• Europäische LLM-APIs im Vergleich, wenn das Modell nicht lokal laufen soll.
• KI-Lösungen von WZ-IT, Hardware, Modellbetrieb und Assistenten im Überblick.

Confluence on-premises und trotzdem KI-Suche? Wir ordnen Wiki, KI-Schicht und Rechtemodell ein und bauen die Kombination auf Ihrer Infrastruktur oder in unserem Betrieb auf. Termin vereinbaren

Quellen

• Atlassian, Data Center End of Life
• Atlassian Support, How Rovo credits work
• Atlassian Support, What is Rovo
• Atlassian Support, Connect Confluence Data Center to Teamwork Graph
• Atlassian, Rovo security, privacy and data use
• Atlassian Community, Rovo is now rolling out for Standard customers
• XWiki LLM Application auf GitHub
• XWiki-Forum, Rechte der Index-Einträge der LLM Application
• Docmost, AI
• BookStack Query auf Codeberg
• Open WebUI, Knowledge
• Open WebUI, Lizenz
• Onyx, Lizenz
• Onyx, Confluence Connector
• Onyx, BookStack Connector