Suveræne LLM’er, SLM’er og kontekstplatforme
Sprogmodeller, der svarer ud fra dine egne data og aldrig sender dem uden for din kontrol
Dine data kan ikke sendes til en offentlig AI-tjeneste
Banker, ministerier og andre regulerede institutioner kan ikke sende kunde- eller borgeroplysninger til offentlige AI-tjenester i udlandet. Lovgivningen om dataplacering forbyder det, og det gør de fleste risikoudvalg også.
Alligevel har de samme institutioner brug for assistenter, søgning og tekstudkast, der forstår deres egne dokumenter, ofte på arabisk såvel som engelsk. En model, der ikke kan se dataene, er til ringe nytte, og en model, der ignorerer rettigheder, er en risiko.
Det får du
Data bliver i landet
Modeller, der kører i dit eget datacenter, i din private cloud eller i en regional suveræn cloud, så dataene bliver i landet.
Ingen træning på dine data
Ingen tredjepart træner på dine prompter, dokumenter eller svar.
Rettigheder respekteres
Svar bygget alene på det, den der spørger, har lov til at se.
Arabisk og regionale dialekter
Modeller tilpasset arabisk og regionale dialekter, hvor dine brugere har brug for det.
Det leverer vi
Hosting i luftisolerede miljøer, på egen infrastruktur og i suveræn cloud
Modeller, der kører i et luftisoleret miljø, på dine egne GPU-servere eller i et privat netværk i en regional cloud, dimensioneret til din workload.
Frontiermodeller og åbenvægtsmodeller
Den rigtige model til hver opgave, fra OpenAI, Claude og Gemini til åbenvægtsmodeller som Llama, Qwen, DeepSeek og Mistral, bag én grænseflade, så den kan udskiftes.
Finjustering med arabisk som førstesprog og regionale dialekter
Små sprogmodeller som Jais, Falcon og ALLaM samt europæiske og asiatiske modeller, finjusteret på dit ordforråd, dine dialekter og dine dokumenter.
Kontekstplatforme og rettighedsbevidst GraphRAG
Et semantisk lag og en vidensgraf over dit indhold, med en søgning, der anvender adgangsregler på række- og rolleniveau, før modellen ser nogen tekst.
Sådan fungerer det
Modellerne hostes på GPU-klynger på egen infrastruktur eller i luftisolerede private clouds med Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek eller Llama, og adgangsreglerne håndhæves før inferens.
Vælg opgaven og grænsen
Vi aftaler, hvem der skal bruge modellen, hvilke opgaver den varetager, hvilke data den må læse, og hvor den må køre.
Forbered dataene
Vi samler kilderne i et styret datalag og kortlægger de rettigheder, der skal følge med helt ud i hvert svar.
Vælg og tilpas modellen
Vi sammenligner modeller på dine egne spørgsmål med hensyn til kvalitet, sprog, hastighed og omkostninger og finjusterer en lille model, hvor det kan betale sig.
Idriftsæt inden for din grænse
Vi installerer modellen og søgningen i dit miljø med adgangskontrol, logning og sikkerhedsgennemgang.
Mål og drift
Vi følger kvalitet, omkostninger og brug, gennemgår markerede svar med dit team og udvider løbende evalueringsspørgsmålene.
Teknologier og standarder
Dataene flyder fra dine kilder gennem et Apache Iceberg- eller Databricks-lag og rettighedsbevidst GraphRAG til en model i et luftisoleret privat netværk. Dataene forlader aldrig virksomheden.
- AI og maskinlæring
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Data og analyser
- Databricks
- Metoder og praksis
- Rettighedsbevidst GraphRAG
- Semantiske lag
- Luftisolerede private netværk
- Små sprogmodeller (SLM’er)
Sådan begynder du
De fleste kunder begynder med det suveræne agentiske proof of concept: en fungerende, rettighedsbevidst GraphRAG eller et agentworkflow forbundet med dine interne værktøjer i et privat netværk.
Det sker der nu
Aftale om tidspunkt
Vores team sender dig en e-mail for at aftale et tidspunkt for sessionen.
Forhåndskonsultation
En gratis online forhåndskonsultation på 30 minutter: vi gennemgår dine mål, systemer og begrænsninger.
Parathedsanalyse
I en gratis parathedsanalyse på 48 timer tjekker en ledende arkitekt dit projekt op mod de 6 punkter i Definition of Ready og anbefaler det spor, der passer.
Valg af spor
Projekter med et klart omfang modtager et bindende forslag inden for 3 til 5 hverdage. Projekter i konceptfasen starter i Blueprint Studio. Et system i drift, der fejler, er udokumenteret eller skal integreres, starter med en diagnosticering på 1 til 2 uger. Blueprint Studio og diagnosticeringen har hver et fast honorar, som er angivet i forslaget.
AI-native produktteams
Styrede, tværfunktionelle pods af senioringeniører, udstyret med agentisk kodning og QA-værktøjer.
Projekter med fast resultat og administrerede tjenester døgnet rundt
Milepælsdrevet levering med fast omfang og navngivne leveringsansvarlige samt administrerede applikationstjenester døgnet rundt under SLA-styring.
Den hurtigste vej ind er pakken Suveræn agentisk POC (MCP, A2A, GraphRAG), en af vores hurtige opgavepakker.
Hvor du begynderSpørgsmål og svar
Kan modellen køre, uden at nogen data forlader vores land?
Ja. Vi hoster modellen i et luftisoleret miljø, på dine egne servere eller i et privat netværk i en regional suveræn cloud. Prompter, dokumenter og svar bliver inden for den grænse, og ingen tredjepart træner på dem.
Hvilke sprogmodeller arbejder I med?
Vi vælger fra opgave til opgave. Mulighederne omfatter frontiermodeller fra OpenAI, Claude og Gemini, åbenvægtsmodeller som Llama, Qwen, DeepSeek og Mistral og regionale modeller som Jais, Falcon og ALLaM. Hvor data skal blive i landet, bruger vi modeller, der kan køre i dit miljø.
Fungerer det på arabisk og regionale dialekter?
Ja. Vi finjusterer små sprogmodeller med arabisk som førstesprog, fx Jais, Falcon og ALLaM, på dit ordforråd og dine dokumenter. Derefter tester vi dem på de spørgsmål, dine brugere stiller, på de dialekter, de bruger.
Hvordan forhindrer I, at modellen viser folk det, de ikke må se?
Søgningen anvender dine adgangsregler på række- og rolleniveau, før nogen tekst når modellen. Et svar bygges kun på indhold, som den, der spørger, må læse, ud fra dine eksisterende identitets- og adgangsregler.
Hvad er rettighedsbevidst GraphRAG?
Retrieval-augmented generation (RAG) finder de passager, der besvarer et spørgsmål, og giver dem til modellen. GraphRAG tilføjer en vidensgraf over, hvordan dine enheder hænger sammen, så svarene kan følge de forbindelser. Rettighedsbevidst betyder, at hver passage først filtreres efter spørgerens rettigheder.
Har vi brug for en stor model, eller er en lille nok?
Ofte er en lille nok. Klassificering, udtræk og svar ud fra dine egne dokumenter fungerer som regel godt med en tilpasset lille sprogmodel, der kører på færre GPU’er og koster mindre. Vi bruger store modeller til de opgaver, der kræver dybere ræsonnement.
Hvem ejer den finjusterede model?
Det gør du. Den kode, de prompter, de evalueringssæt og de finjusterede modelvægte, vi laver til dig, er dine, når hver milepæl er betalt. Kommercielle basismodeller og åbenvægtsbasismodeller er fortsat underlagt deres egne licensvilkår, som vi giver dig en liste over.
Start med en samtale, ikke en kontrakt.
Fortæl os, hvad du skal bygge, forbinde eller sikre. En arkitekt gennemgår det med dig og anbefaler derefter, hvor du skal starte.