LLM, SLM dan platform konteks berdaulat
Model bahasa yang menjawab dari data Anda sendiri dan tidak pernah mengirimkannya ke luar kendali Anda
Data Anda tidak dapat dikirim ke layanan AI publik
Bank, kementerian, dan lembaga teregulasi lain tidak dapat mengirim data nasabah atau warga ke layanan AI publik di luar negeri. Aturan residensi data melarangnya, begitu pula sebagian besar komite risiko.
Namun lembaga yang sama membutuhkan asisten, pencarian, dan penyusunan dokumen yang memahami dokumen mereka sendiri, sering kali dalam bahasa Arab maupun bahasa Inggris. Model yang tidak dapat melihat data tidak banyak berguna, dan model yang mengabaikan izin merupakan risiko.
Yang Anda peroleh
Data tetap di dalam negeri
Model yang berjalan di dalam pusat data Anda sendiri, cloud privat, atau cloud berdaulat regional, sehingga data tetap di dalam negeri.
Tidak ada pelatihan atas data Anda
Tidak ada pihak ketiga yang melatih model dengan prompt, dokumen, atau jawaban Anda.
Izin dipatuhi
Jawaban disusun hanya dari apa yang boleh dilihat oleh orang yang bertanya.
Bahasa Arab dan dialek regional
Model yang disesuaikan untuk bahasa Arab dan dialek regional di tempat pengguna Anda membutuhkannya.
Yang kami sediakan
Hosting air-gapped, on-premises, dan cloud berdaulat
Model disajikan di lingkungan air-gapped, di server GPU Anda sendiri, atau di jaringan privat pada cloud regional, sesuai beban kerja Anda.
Model frontier dan model open-weight
Model yang tepat untuk setiap tugas, dari OpenAI, Claude, dan Gemini hingga Llama, Qwen, DeepSeek, dan Mistral yang open-weight, di balik satu antarmuka sehingga dapat diganti.
Penyempurnaan yang mengutamakan bahasa Arab dan regional
Model bahasa kecil (SLM) seperti Jais, Falcon, dan ALLaM, serta model Eropa dan Asia, yang disempurnakan pada kosakata, dialek, dan dokumen Anda.
Platform konteks dan GraphRAG yang sadar izin
Lapisan semantik dan graf pengetahuan di atas konten Anda, dengan pengambilan data yang menerapkan aturan akses tingkat baris dan tingkat peran sebelum model melihat teks apa pun.
Cara kerjanya
Model dijalankan pada klaster GPU on-premises atau cloud privat air-gapped, dengan Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek, atau Llama, dan aturan akses ditegakkan sebelum inferensi.
Pilih pekerjaan dan batasnya
Kami menyepakati siapa yang akan menggunakan model, tugas yang ditanganinya, data yang boleh dibacanya, dan tempat model boleh berjalan.
Siapkan data
Kami menghimpun sumber data ke dalam lapisan data bertata kelola dan memetakan izin yang harus tetap berlaku pada setiap jawaban.
Pilih dan sesuaikan model
Kami membandingkan model dengan pertanyaan Anda sendiri untuk kualitas, bahasa, kecepatan, dan biaya, lalu menyempurnakan model kecil bila hasilnya sepadan.
Terapkan di dalam batas Anda
Kami memasang model dan pengambilan datanya di lingkungan Anda, dengan kendali akses, pencatatan log, dan tinjauan keamanan.
Ukur dan operasikan
Kami memantau kualitas, biaya, dan penggunaan, meninjau jawaban yang ditandai bersama tim Anda, dan terus menambah pertanyaan evaluasi.
Teknologi dan standar
Data mengalir dari sumber Anda melalui lapisan Apache Iceberg atau Databricks dan GraphRAG yang sadar izin ke dalam model di jaringan privat air-gapped. Data tidak pernah meninggalkan lingkungan perusahaan.
- AI dan pembelajaran mesin
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Data dan analitik
- Databricks
- Metode dan praktik
- GraphRAG yang sadar izin
- Lapisan semantik
- Jaringan privat air-gapped
- Model bahasa kecil (SLM)
Cara memulai
Sebagian besar klien memulai dengan POC (bukti konsep) agentik berdaulat: GraphRAG atau alur kerja agent yang berfungsi, sadar izin, dan terhubung ke alat internal Anda di jaringan privat.
Yang terjadi selanjutnya
Menyepakati waktu
Tim kami mengirim email kepada Anda untuk menyepakati waktu sesi.
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.
Tim produk AI-native
Pod produk lintas fungsi yang terkelola, berisi insinyur senior, dan dilengkapi kerangka kerja pengodean agentik dan QA.
Proyek dengan luaran tetap dan layanan terkelola 24/7
Penyampaian berbasis lingkup tetap dan tonggak, dengan pemimpin penyampaian yang disebutkan namanya, serta layanan terkelola aplikasi 24/7 di bawah tata kelola SLA.
Cara tercepat untuk memulai adalah paket POC agentik berdaulat (MCP, A2A, GraphRAG), salah satu paket penugasan cepat kami.
Mulai dari manaPertanyaan dan jawaban
Apakah model dapat berjalan tanpa ada data yang keluar dari negara Anda?
Ya. Kami menjalankan model di lingkungan air-gapped, di server Anda sendiri atau di jaringan privat pada cloud berdaulat regional. Prompt, dokumen, dan jawaban tetap berada di dalam batas tersebut, dan tidak ada pihak ketiga yang melatih model dengan data itu.
Model bahasa apa yang Anda gunakan?
Kami memilih per tugas. Pilihannya mencakup model frontier dari OpenAI, Claude, dan Gemini, model open-weight Llama, Qwen, DeepSeek, dan Mistral, serta model regional seperti Jais, Falcon, dan ALLaM. Jika data harus tetap berada di dalam negeri, kami menggunakan model yang dapat berjalan di lingkungan Anda.
Apakah sistem ini berfungsi dalam bahasa Arab dan dialek regional?
Ya. Kami menyempurnakan (fine-tuning) model bahasa kecil (SLM) yang mengutamakan bahasa Arab seperti Jais, Falcon, dan ALLaM dengan kosakata dan dokumen Anda. Kami kemudian mengujinya pada pertanyaan yang diajukan pengguna Anda, dalam dialek yang mereka gunakan.
Bagaimana Anda mencegah model menampilkan informasi yang tidak boleh dilihat pengguna?
Proses pengambilan menerapkan aturan akses tingkat baris dan tingkat peran Anda sebelum teks apa pun mencapai model. Jawaban dibangun hanya dari konten yang boleh dibaca oleh penanya, dengan menggunakan aturan identitas dan akses yang sudah Anda miliki.
Apa itu GraphRAG yang sadar izin?
Generasi yang diperkuat pengambilan (RAG) menemukan bagian teks yang menjawab suatu pertanyaan lalu memberikannya kepada model. GraphRAG menambahkan graf pengetahuan tentang keterkaitan entitas Anda, sehingga jawaban dapat mengikuti relasi tersebut. Sadar izin berarti setiap bagian teks disaring lebih dahulu berdasarkan hak penanya.
Apakah kami memerlukan model besar, atau model kecil sudah cukup?
Sering kali model kecil sudah cukup. Klasifikasi, ekstraksi, dan jawaban dari dokumen Anda sendiri umumnya berjalan baik pada model bahasa kecil (SLM) yang telah disempurnakan, yang berjalan di lebih sedikit GPU dan berbiaya lebih rendah. Kami menyimpan model besar untuk tugas yang membutuhkan penalaran lebih mendalam.
Siapa pemilik model yang telah disempurnakan?
Milik Anda. Kode, prompt, set evaluasi, dan bobot model hasil penyempurnaan yang kami buat untuk Anda menjadi milik Anda setelah setiap tonggak dibayarkan. Model dasar komersial dan open-weight tetap tunduk pada ketentuan lisensi masing-masing, yang kami cantumkan untuk Anda.
Mulai dengan percakapan, bukan kontrak.
Sampaikan apa yang perlu Anda bangun, hubungkan atau amankan. Arsitek kami membahasnya bersama Anda, lalu menyarankan titik awal.