LLM berdaulat, SLM dan platform konteks
Model bahasa yang menjawab daripada data anda sendiri dan tidak pernah menghantarnya keluar daripada kawalan anda
Data anda tidak boleh pergi ke perkhidmatan AI awam
Bank, kementerian dan institusi terkawal lain tidak boleh menghantar rekod pelanggan atau rakyat kepada perkhidmatan AI awam di luar negara. Undang-undang kediaman data melarangnya, begitu juga kebanyakan jawatankuasa risiko.
Namun institusi yang sama memerlukan pembantu, carian dan perangkaan yang memahami dokumen mereka sendiri, selalunya dalam bahasa Arab dan juga bahasa Inggeris. Model yang tidak dapat melihat data itu kurang berguna, dan model yang mengabaikan kebenaran ialah risiko.
Apa yang anda dapat
Data kekal di dalam negara
Model yang berjalan dalam pusat data anda sendiri, awan persendirian atau awan berdaulat serantau, supaya data kekal di dalam negara.
Tiada latihan atas data anda
Tiada pihak ketiga melatih atas arahan, dokumen atau jawapan anda.
Kebenaran dihormati
Jawapan dibina hanya daripada apa yang dibenarkan untuk dilihat oleh orang yang bertanya.
Bahasa Arab dan dialek serantau
Model ditala untuk bahasa Arab dan dialek serantau di tempat pengguna anda memerlukannya.
Apa yang kami sampaikan
Penghosan terasing udara, di premis dan dalam awan berdaulat
Model disajikan dalam persekitaran terasing udara, di pelayan GPU anda sendiri atau dalam rangkaian persendirian pada awan serantau, bersaiz mengikut beban kerja anda.
Model sempadan dan pemberat terbuka
Model yang tepat bagi setiap tugasan, daripada OpenAI, Claude dan Gemini kepada pemberat terbuka Llama, Qwen, DeepSeek dan Mistral, di sebalik satu antara muka supaya ia boleh diganti.
Penalaan halus berteraskan bahasa Arab dan serantau
Model bahasa kecil seperti Jais, Falcon dan ALLaM, serta model Eropah dan Asia, ditala halus dengan perbendaharaan kata, dialek dan dokumen anda.
Platform konteks dan GraphRAG peka kebenaran
Lapisan semantik dan graf pengetahuan atas kandungan anda, dengan pengambilan semula yang menerapkan peraturan akses peringkat baris dan peringkat peranan sebelum model melihat apa-apa teks.
Cara ia berfungsi
Penghosan model berjalan atas kluster GPU di premis atau awan persendirian terasing udara, dengan Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek atau Llama, dan peraturan akses dikuatkuasakan sebelum inferens.
Memilih tugasan dan sempadan
Kami bersetuju siapa yang akan menggunakan model, tugasan yang dikendalikannya, data yang boleh dibacanya dan di mana ia dibenarkan berjalan.
Menyediakan data
Kami membawa sumber ke dalam lapisan data tertadbir dan memetakan kebenaran yang mesti dibawa melalui setiap jawapan.
Memilih dan menala model
Kami membandingkan model pada soalan anda sendiri dari segi kualiti, bahasa, kelajuan dan kos, dan menala halus model kecil di tempat ia berbaloi.
Melaksanakan dalam sempadan anda
Kami memasang model dan pengambilan semula dalam persekitaran anda, dengan kawalan akses, perekodan dan semakan keselamatan.
Mengukur dan mengendalikan
Kami menjejaki kualiti, kos dan penggunaan, menyemak jawapan yang ditandakan bersama pasukan anda dan memastikan soalan penilaian terus bertambah.
Teknologi dan piawaian
Data mengalir daripada sumber anda melalui lapisan Apache Iceberg atau Databricks dan GraphRAG peka kebenaran ke dalam model dalam rangkaian persendirian terasing udara. Data tidak pernah meninggalkan syarikat.
- 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
- Kaedah dan amalan
- GraphRAG peka kebenaran
- Lapisan semantik
- Rangkaian persendirian terasing udara
- Model bahasa kecil (SLM)
Cara bermula
Kebanyakan klien bermula dengan bukti konsep agentik berdaulat: aliran kerja GraphRAG atau ejen yang berfungsi dan peka kebenaran, disambungkan kepada alat dalaman anda dalam rangkaian persendirian.
Apa yang berlaku seterusnya
Mempersetujui masa
Pasukan kami menghantar e-mel kepada anda untuk mempersetujui masa sesi.
Sesi praperundingan
Satu sesi praperundingan dalam talian percuma selama 30 minit: kami meneliti matlamat, sistem dan kekangan anda.
Semakan kesediaan
Dalam satu semakan kesediaan percuma selama 48 jam, seorang Arkitek Utama menyemak projek anda menurut Takrif Kesediaan 6 perkara dan mengesyorkan landasan yang sesuai.
Memilih landasan
Projek yang bersedia dari segi skop menerima cadangan mengikat dalam 3 hingga 5 hari perniagaan. Projek pada peringkat konsep bermula di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak didokumenkan atau memerlukan integrasi bermula dengan diagnostik selama 1 hingga 2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing mempunyai fi tetap, disebut dalam cadangan.
Pasukan produk asli AI
Pod terurus merentas fungsi yang dianggotai jurutera kanan, dilengkapi harness pengekodan agentik dan harness QA.
Projek hasil tetap dan perkhidmatan terurus sepanjang masa
Penyampaian skop tetap yang dipacu pencapaian dengan ketua penyampaian yang dinamakan, serta perkhidmatan terurus aplikasi sepanjang masa di bawah tadbir urus SLA.
Cara terpantas untuk bermula ialah pakej POC agentik berdaulat (MCP, A2A, GraphRAG), salah satu pakej penglibatan pantas kami.
Dari mana hendak bermulaSoalan dan jawapan
Bolehkah model berjalan tanpa apa-apa data keluar dari negara kami?
Boleh. Kami menghoskan model dalam persekitaran terasing udara, di pelayan anda sendiri atau dalam rangkaian persendirian pada awan berdaulat serantau. Arahan, dokumen dan jawapan kekal dalam sempadan itu, dan tiada pihak ketiga melatih atasnya.
Dengan model bahasa mana anda bekerja?
Kami memilih mengikut tugasan. Pilihannya termasuk model sempadan daripada OpenAI, Claude dan Gemini, pemberat terbuka Llama, Qwen, DeepSeek dan Mistral, serta model serantau seperti Jais, Falcon dan ALLaM. Di tempat data mesti kekal di dalam negara, kami menggunakan model yang boleh berjalan dalam persekitaran anda.
Adakah ia berfungsi dalam bahasa Arab dan dialek serantau?
Ya. Kami menala halus model bahasa kecil berteraskan bahasa Arab seperti Jais, Falcon dan ALLaM dengan perbendaharaan kata dan dokumen anda. Kami kemudian mengujinya pada soalan yang ditanya pengguna anda, dalam dialek yang mereka gunakan.
Bagaimana anda menghalang model daripada menunjukkan kepada orang apa yang tidak sepatutnya mereka lihat?
Pengambilan semula menerapkan peraturan akses peringkat baris dan peringkat peranan anda sebelum apa-apa teks sampai kepada model. Jawapan dibina hanya daripada kandungan yang boleh dibaca oleh orang yang bertanya, menggunakan peraturan identiti dan akses sedia ada anda.
Apakah GraphRAG peka kebenaran?
Penjanaan diperkukuh pengambilan semula mencari petikan yang menjawab sesuatu soalan dan memberikannya kepada model. GraphRAG menambah graf pengetahuan tentang cara entiti anda saling berkaitan, supaya jawapan dapat mengikuti pautan itu. Peka kebenaran bermaksud setiap petikan ditapis mengikut hak penanya terlebih dahulu.
Adakah kami memerlukan model besar, atau model kecil sudah memadai?
Selalunya model kecil sudah memadai. Pengelasan, pengekstrakan dan jawapan daripada dokumen anda sendiri biasanya berfungsi baik pada model bahasa kecil yang ditala, yang berjalan pada lebih sedikit GPU dan menelan kos lebih rendah. Kami mengekalkan model besar untuk tugasan yang memerlukan penaakulan lebih mendalam.
Siapa memiliki model yang ditala halus?
Anda. Kod, arahan, set penilaian dan apa-apa pemberat model yang ditala halus yang kami hasilkan untuk anda menjadi milik anda setelah setiap pencapaian dibayar. Model asas komersial dan pemberat terbuka kekal di bawah terma lesennya sendiri, yang kami senaraikan untuk anda.
Mulakan dengan perbualan, bukan kontrak.
Beritahu kami apa yang perlu anda bina, sambungkan atau lindungi. Seorang arkitek akan membincangkannya bersama anda, kemudian mengesyorkan dari mana hendak bermula.