LLM ו-SLM ריבוניים ופלטפורמות הקשר
מודלי שפה שעונים מהנתונים שלכם ולעולם אינם שולחים אותם מחוץ לשליטתכם
הנתונים שלכם אינם יכולים לעבור לשירות AI ציבורי
בנקים, משרדים ומוסדות מפוקחים אחרים אינם יכולים לשלוח רשומות לקוחות או אזרחים לשירותי AI ציבוריים בחו״ל. חוקי מיקום הנתונים אוסרים זאת, וכך גם רוב ועדות הסיכון.
אף על פי כן, אותם מוסדות זקוקים לעוזרים, לחיפוש ולניסוח שמבינים את המסמכים שלהם, לעיתים קרובות בערבית וגם באנגלית. מודל שאינו יכול לראות את הנתונים מועיל מעט, ומודל שמתעלם מהרשאות הוא סיכון.
מה מקבלים
הנתונים נשארים במדינה
מודלים שפועלים במרכז הנתונים שלכם, בענן פרטי או בענן ריבוני אזורי, כך שהנתונים נשארים במדינה.
ללא אימון על הנתונים שלכם
אף צד שלישי אינו מתאמן על ההנחיות, המסמכים או התשובות שלכם.
הרשאות נשמרות
תשובות שנבנות רק ממה שהאדם השואל רשאי לראות.
ערבית וניבים אזוריים
מודלים שמותאמים לערבית ולניבים אזוריים היכן שהמשתמשים שלכם זקוקים להם.
מה אנחנו מספקים
אירוח מנותק מרשת, באתר הלקוח ובענן ריבוני
מודלים מוגשים בסביבה מנותקת מרשת, על שרתי ה-GPU שלכם או ברשת פרטית בענן אזורי, במידות שמתאימות לעומס העבודה שלכם.
מודלים חזיתיים ובעלי משקולות פתוחות
המודל הנכון לכל משימה, מ-OpenAI, Claude ו-Gemini ועד Llama, Qwen, DeepSeek ו-Mistral בעלי משקולות פתוחות, מאחורי ממשק אחד כך שאפשר להחליף אותו.
כיוונון עדין בערבית תחילה ובניבים אזוריים
מודלי שפה קטנים כמו Jais, Falcon ו-ALLaM, ומודלים אירופיים ואסייתיים, שעברו כיוונון עדין על אוצר המילים, הניבים והמסמכים שלכם.
פלטפורמות הקשר ו-GraphRAG מודע הרשאות
שכבה סמנטית וגרף ידע מעל התוכן שלכם, עם שליפה שמיישמת כללי גישה ברמת שורה וברמת תפקיד לפני שהמודל רואה טקסט כלשהו.
איך זה עובד
אירוח המודלים פועל על אשכולות GPU באתר הלקוח או בעננים פרטיים מנותקים מרשת, עם Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek או Llama, וכללי גישה נאכפים לפני ההסקה.
בחירת המשימה והגבול
אנחנו מסכימים מי ישתמש במודל, אילו משימות הוא מטפל בהן, אילו נתונים הוא רשאי לקרוא והיכן הוא רשאי לפעול.
הכנת הנתונים
אנחנו מביאים את המקורות לשכבת נתונים מנוהלת וממפים את ההרשאות שחייבות לעבור לכל תשובה.
בחירה וכיוונון של המודל
אנחנו משווים מודלים על השאלות שלכם לאיכות, לשפה, למהירות ולעלות, ומבצעים כיוונון עדין למודל קטן היכן שזה משתלם.
פריסה בתוך הגבול שלכם
אנחנו מתקינים את המודל ואת השליפה בסביבה שלכם, עם בקרת גישה, תיעוד וסקירת אבטחה.
מדידה והפעלה
אנחנו עוקבים אחרי איכות, עלות ושימוש, סוקרים תשובות מסומנות עם הצוות שלכם ומרחיבים את שאלות ההערכה.
טכנולוגיות ותקנים
הנתונים זורמים מהמקורות שלכם דרך שכבת Apache Iceberg או Databricks ו-GraphRAG מודע הרשאות אל מודל ברשת פרטית מנותקת מרשת. הנתונים לעולם אינם יוצאים מהארגון.
- AI ולמידת מכונה
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- נתונים ואנליטיקה
- Databricks
- שיטות ופרקטיקות
- GraphRAG מודע הרשאות
- שכבות סמנטיות
- רשתות פרטיות מנותקות מרשת
- מודלי שפה קטנים (SLM)
איך מתחילים
רוב הלקוחות מתחילים בהוכחת היתכנות סוכנית ריבונית: זרימת GraphRAG או סוכן עובדת ומודעת הרשאות שמחוברת לכלים הפנימיים שלכם ברשת פרטית.
מה קורה עכשיו
תיאום מועד
הצוות שלנו שולח לכם דוא״ל לתיאום מועד למפגש.
מפגש ייעוץ מקדים
מפגש ייעוץ מקדים מקוון ללא עלות של 30 דקות: אנחנו עוברים איתכם על המטרות, המערכות והמגבלות שלכם.
סקירת מוכנות
במסגרת סקירת מוכנות ללא עלות בת 48 שעות, מהנדס ראשי בודק את הפרויקט שלכם מול הגדרת המוכנות בת שש הנקודות וממליץ על המסלול המתאים.
בחירת המסלול
פרויקטים עם היקף מוכן מקבלים הצעה מחייבת בתוך 3–5 ימי עסקים. פרויקטים בשלב הרעיון מתחילים ב-Blueprint Studio. מערכת חיה שנכשלת, אינה מתועדת או זקוקה לאינטגרציה מתחילה באבחון של 1–2 שבועות. ל-Blueprint Studio ולאבחון יש שכר טרחה קבוע, הנקוב בהצעה.
צוותי מוצר נייטיב ל-AI
צוותים מנוהלים ורב־תחומיים של מהנדסים בכירים, עם סביבות קידוד סוכניות וסביבות QA.
פרויקטים בתוצאה קבועה ושירותים מנוהלים מסביב לשעון
מסירה בהיקף קבוע ובמונחי אבני דרך עם מובילי מסירה מוגדרים, ושירותי ניהול יישומים מסביב לשעון תחת ממשל SLA.
הדרך המהירה ביותר היא חבילת POC סוכני ריבוני (MCP, A2A, GraphRAG), אחת מחבילות ההתקשרות המהירות שלנו.
מאיפה להתחילשאלות ותשובות
האם המודל יכול לפעול בלי שנתונים יוצאים מהמדינה?
כן. אנחנו מארחים את המודל בסביבה מנותקת מרשת, על השרתים שלכם או ברשת פרטית בענן ריבוני אזורי. הנחיות, מסמכים ותשובות נשארים בתוך הגבול הזה, ואף צד שלישי אינו מתאמן עליהם.
עם אילו מודלי שפה אתם עובדים?
אנחנו בוחרים לפי משימה. האפשרויות כוללות מודלים חזיתיים מ-OpenAI, Claude ו-Gemini, מודלים בעלי משקולות פתוחות Llama, Qwen, DeepSeek ו-Mistral, ומודלים אזוריים כמו Jais, Falcon ו-ALLaM. היכן שהנתונים חייבים להישאר במדינה, אנחנו משתמשים במודלים שיכולים לפעול בסביבה שלכם.
האם זה עובד בערבית ובניבים אזוריים?
כן. אנחנו מבצעים כיוונון עדין למודלי שפה קטנים בערבית תחילה כמו Jais, Falcon ו-ALLaM על אוצר המילים והמסמכים שלכם. לאחר מכן אנחנו בודקים אותם על השאלות שהמשתמשים שלכם שואלים, בניבים שהם משתמשים בהם.
איך אתם מונעים מהמודל להראות לאנשים מה שאסור להם לראות?
השליפה מיישמת את כללי הגישה שלכם ברמת שורה וברמת תפקיד לפני שטקסט כלשהו מגיע למודל. תשובה נבנית רק מתוכן שהאדם השואל רשאי לקרוא, לפי כללי הזהות והגישה הקיימים שלכם.
מהו GraphRAG מודע הרשאות?
יצירה מתוגברת שליפה מוצאת את הקטעים שעונים על שאלה ונותנת אותם למודל. GraphRAG מוסיף גרף ידע של האופן שבו הישויות שלכם קשורות, כך שתשובות יכולות ללכת אחרי הקשרים האלה. מודע הרשאות פירושו שכל קטע מסונן לפי הרשאות השואל תחילה.
האם אנחנו זקוקים למודל גדול, או שקטן יספיק?
לעיתים קרובות קטן יספיק. סיווג, חילוץ ותשובות מהמסמכים שלכם עובדים בדרך כלל היטב על מודל שפה קטן שעבר כיוונון, שפועל על פחות GPU ועולה פחות. אנחנו שומרים מודלים גדולים למשימות שדורשות חשיבה עמוקה יותר.
למי שייך המודל שעבר כיוונון עדין?
לכם. הקוד, ההנחיות, מערכי ההערכה וכל משקולות מודל שעבר כיוונון עדין שאנחנו מפיקים עבורכם שייכים לכם עם תשלום כל אבן דרך. מודלי בסיס מסחריים ובעלי משקולות פתוחות נשארים לפי תנאי הרישיון שלהם, שאנחנו מפרטים לכם.
מתחילים בשיחה, לא בחוזה.
ספרו לנו מה אתם צריכים לבנות, לחבר או לאבטח. ארכיטקט עובר על זה איתכם, ואז ממליץ מאיפה להתחיל.