Szuverén LLM-ek, SLM-ek és kontextusplatformok
Nyelvi modellek, amelyek az Ön saját adataiból válaszolnak, és soha nem juttatják ki azokat az Ön ellenőrzése alól
Az adatai nem kerülhetnek nyilvános MI-szolgáltatáshoz
A bankok, minisztériumok és más szabályozott intézmények nem küldhetnek ügyfél- vagy állampolgári nyilvántartásokat külföldi nyilvános MI-szolgáltatásokhoz. Az adattárolási helyre vonatkozó törvények tiltják ezt, és a legtöbb kockázati bizottság sem engedi.
Ugyanezeknek az intézményeknek mégis olyan asszisztensekre, keresésre és szövegtervezet-készítésre van szükségük, amelyek értik a saját dokumentumaikat, gyakran angolul és arabul is. Az a modell, amely nem látja az adatokat, keveset ér, az pedig, amelyik figyelmen kívül hagyja a jogosultságokat, kockázatot jelent.
Mit kap
Az adatok az országban maradnak
Modellek, amelyek a saját adatközpontjában, privát felhőjében vagy regionális szuverén felhőben futnak, így az adatok az országban maradnak.
Nincs tanítás az adatain
Semmilyen harmadik fél nem tanít modellt a promptjain, dokumentumain vagy válaszain.
Tiszteletben tartott jogosultságok
Válaszok kizárólag abból, amit a kérdező láthat.
Arab és regionális dialektusok
Arabra és regionális dialektusokra hangolt modellek, ahol a felhasználóinak szükségük van rájuk.
Mit nyújtunk
Fizikailag leválasztott, helyszíni és szuverén felhős üzemeltetés
Modellek fizikailag leválasztott környezetben, a saját GPU-szerverein vagy egy regionális felhő privát hálózatában, a munkaterheléséhez méretezve.
Élvonalbeli és nyílt súlyú modellek
A feladathoz illő modell, az OpenAI, a Claude és a Gemini modelljeitől a nyílt súlyú Llama, Qwen, DeepSeek és Mistral modellekig, egyetlen felület mögött, így bármikor lecserélhető.
Arab nyelvre épülő és regionális finomhangolás
Kis nyelvi modellek, például a Jais, a Falcon és az ALLaM, valamint európai és ázsiai modellek, az Ön szókészletére, dialektusaira és dokumentumaira finomhangolva.
Kontextusplatformok és jogosultságtudatos GraphRAG
Szemantikus réteg és tudásgráf a tartalmai felett, olyan visszakereséssel, amely a sorszintű és szerepkörszintű hozzáférési szabályokat már azelőtt alkalmazza, hogy a modell bármilyen szöveget látna.
Hogyan működik
A modellek helyszíni GPU-fürtökön vagy fizikailag leválasztott privát felhőkben futnak, Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek vagy Llama alapon, a hozzáférési szabályokat pedig az inferencia előtt érvényesítjük.
A feladat és a keretek meghatározása
Megállapodunk abban, ki használja a modellt, milyen feladatokat lát el, milyen adatokat olvashat, és hol futhat.
Az adatok előkészítése
Az adatforrásokat szabályozott adatrétegbe visszük, és feltérképezzük azokat a jogosultságokat, amelyeknek minden válaszban érvényesülniük kell.
A modell kiválasztása és hangolása
A modelleket az Ön saját kérdésein hasonlítjuk össze minőség, nyelv, sebesség és költség szerint, és ahol megéri, egy kis modellt finomhangolunk.
Telepítés az Ön környezetén belül
A modellt és a visszakeresést az Ön környezetében telepítjük, hozzáférés-vezérléssel, naplózással és biztonsági átvizsgálással.
Mérés és üzemeltetés
Követjük a minőséget, a költséget és a használatot, a csapatával együtt átnézzük a megjelölt válaszokat, és folyamatosan bővítjük az értékelési kérdéseket.
Technológiák és szabványok
Az adatok a forrásaiból Apache Iceberg vagy Databricks rétegen és jogosultságtudatos GraphRAG-en át jutnak el egy fizikailag leválasztott privát hálózatban futó modellig. Az adatok soha nem hagyják el a vállalatot.
- MI és gépi tanulás
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Adat és analitika
- Databricks
- Módszerek és gyakorlatok
- Jogosultságtudatos GraphRAG
- Szemantikus rétegek
- Fizikailag leválasztott privát hálózatok
- Kis nyelvi modellek (SLM)
Hogyan kezdje
A legtöbb ügyfél a szuverén, ágens alapú koncepcióbizonyítással (POC) indul: egy működő, jogosultságtudatos GraphRAG-megoldással vagy ágens alapú munkafolyamattal, amely privát hálózaton kapcsolódik a belső eszközeihez.
Mi történik ezután
Időpont egyeztetése
Csapatunk e-mailben egyeztet Önnel egy időpontot a konzultációra.
Előzetes konzultáció
Egy ingyenes 30 perces online előzetes konzultáció: áttekintjük a céljait, rendszereit és korlátait.
Felkészültségi értékelés
Egy ingyenes 48 órás felkészültségi értékelés során egyik vezető architektünk a hatpontos készenléti definíció (Definition of Ready) alapján megvizsgálja a projektjét, és javasolja a hozzá illő utat.
Az út kiválasztása
A kész hatókörű projektek 3 és 5 munkanapon belül kötelező érvényű ajánlatot kapnak. A koncepciószakaszban lévő projektek a Blueprint Studióban indulnak. A hibás, dokumentálatlan vagy integrációra szoruló éles rendszer diagnosztikával indul (időtartam: 1 és 2 hét között). A Blueprint Studiónak és a diagnosztikának egyaránt fix díja van, amelyet az ajánlat tartalmaz.
MI-natív termékcsapatok
Menedzselt, több funkciót lefedő szenior mérnöki podok, ágens alapú kódolási és QA-keretrendszerekkel felszerelve.
Fix kimenetelű projektek és éjjel-nappal működő menedzselt szolgáltatások
Rögzített hatókörű, mérföldkövekre épülő megvalósítás megnevezett megvalósítási vezetőkkel, valamint éjjel-nappal működő alkalmazás-üzemeltetési szolgáltatások SLA-alapú irányítással.
Leggyorsabban ezzel a csomaggal indulhat: Szuverén ágens alapú POC (MCP, A2A, GraphRAG), amely egyik gyors indulású csomagunk.
Hol kezdjeKérdések és válaszok
Futhat a modell úgy, hogy semmilyen adat nem hagyja el az országunkat?
Igen. A modellt fizikailag leválasztott környezetben üzemeltetjük, a saját szerverein vagy egy regionális szuverén felhő privát hálózatában. A promptok, a dokumentumok és a válaszok ezen a határon belül maradnak, és harmadik fél nem tanít rajtuk modellt.
Mely nyelvi modellekkel dolgoznak?
Feladatonként választunk. A lehetőségek közé tartoznak az OpenAI, a Claude és a Gemini élvonalbeli modelljei, a nyílt súlyú Llama, Qwen, DeepSeek és Mistral modellek, valamint regionális modellek, például a Jais, a Falcon és az ALLaM. Ahol az adatoknak az országban kell maradniuk, olyan modelleket használunk, amelyek az Ön környezetében is futtathatók.
Működik arabul és regionális dialektusokban?
Igen. Arab nyelvre épülő kis nyelvi modelleket, például a Jais, a Falcon és az ALLaM modellt finomhangoljuk az Ön szókészletére és dokumentumaira. Ezután a felhasználói által feltett kérdéseken teszteljük őket, az általuk használt dialektusokban.
Hogyan akadályozzák meg, hogy a modell olyasmit mutasson valakinek, amit nem láthatna?
A visszakeresés az Ön sorszintű és szerepkörszintű hozzáférési szabályait még azelőtt alkalmazza, hogy bármilyen szöveg eljutna a modellhez. A válasz csak olyan tartalomból épül fel, amelyet a kérdező olvashat, a meglévő identitás- és hozzáférési szabályai szerint.
Mi a jogosultságtudatos GraphRAG?
A visszakereséssel bővített generálás (RAG) megtalálja a kérdésre válaszoló részleteket, és átadja őket a modellnek. A GraphRAG ezt egy tudásgráffal egészíti ki, amely leírja, hogyan kapcsolódnak egymáshoz az entitásai, így a válaszok követhetik ezeket a kapcsolatokat. A „jogosultságtudatos” azt jelenti, hogy minden részletet először a kérdező jogosultságai szerint szűrünk.
Nagy modellre van szükségünk, vagy megteszi egy kicsi is?
Gyakran elég egy kicsi is. Az osztályozás, a kinyerés és a saját dokumentumokból adott válaszok általában jól működnek egy finomhangolt kis nyelvi modellen, amely kevesebb GPU-n fut, és kevesebbe kerül. A nagy modelleket a mélyebb érvelést igénylő feladatokra tartjuk meg.
Kié lesz a finomhangolt modell?
Az Öné. Az Önnek készített kód, promptok, értékelési készletek és finomhangolt modellsúlyok az Öné lesznek, amint az egyes mérföldköveket kifizették. A kereskedelmi és nyílt súlyú alapmodellekre továbbra is a saját licencfeltételeik vonatkoznak; ezeket felsoroljuk Önnek.
Beszélgetéssel kezdje, nem szerződéssel.
Mondja el, mit szeretne megépíteni, összekötni vagy biztonságossá tenni. Egy architekt végigmegy Önnel a részleteken, majd javasolja, hol érdemes kezdeni.