Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformen
Taalmodellen die antwoorden uit uw eigen data en die nooit buiten uw controle verzenden
Uw data kan niet naar een publieke AI-dienst
Banken, ministeries en andere gereguleerde instellingen kunnen klant- of burgergegevens niet naar publieke AI-diensten in het buitenland sturen. Dataresidentiewetten verbieden het, en de meeste risicocommissies ook.
Toch hebben diezelfde instellingen assistenten, zoekfuncties en ondersteuning bij het opstellen nodig die hun eigen documenten begrijpen, vaak in het Arabisch én het Engels. Een model dat de data niet kan zien is weinig waard, en een model dat rechten negeert is een risico.
Wat u krijgt
Data blijft in het land
Modellen die in uw eigen datacenter, private cloud of een regionale soevereine cloud draaien, zodat data in het land blijft.
Geen training op uw data
Geen enkele derde partij traint op uw prompts, documenten of antwoorden.
Rechten gerespecteerd
Antwoorden opgebouwd uit alleen wat de vragensteller mag zien.
Arabisch en regionale dialecten
Modellen afgestemd op Arabisch en regionale dialecten waar uw gebruikers die nodig hebben.
Wat we leveren
Air-gapped, on-premises en soevereine cloudhosting
Modellen geserveerd in een air-gapped omgeving, op uw eigen GPU-servers of in een privénetwerk op een regionale cloud, afgestemd op uw werklast.
Frontier- en open-weightmodellen
Het juiste model voor elke taak, van OpenAI, Claude en Gemini tot open-weight Llama, Qwen, DeepSeek en Mistral, achter één interface zodat het vervangbaar is.
Arabisch-eerst en regionale fine-tuning
Kleine taalmodellen zoals Jais, Falcon en ALLaM, en Europese en Aziatische modellen, gefinetuned op uw vocabulaire, dialecten en documenten.
Contextplatformen en rechtenbewuste GraphRAG
Een semantische laag en kennisgraaf over uw content, met retrieval die toegangsregels op rijniveau en rolniveau toepast voordat het model tekst ziet.
Hoe het werkt
Modelhosting draait op on-premises GPU-clusters of air-gapped private clouds, met Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek of Llama, en toegangsregels die vóór inferentie worden afgedwongen.
Kies de taak en de grens
We spreken af wie het model gebruikt, welke taken het afhandelt, welke data het mag lezen en waar het mag draaien.
Bereid de data voor
We brengen de bronnen in een beheerde datalaag en brengen de rechten in kaart die in elk antwoord moeten doorwerken.
Selecteer en stem het model af
We vergelijken modellen op uw eigen vragen voor kwaliteit, taal, snelheid en kosten, en finetunen een klein model waar dat loont.
Implementeer binnen uw grens
We installeren het model en de retrieval in uw omgeving, met toegangsbeheer, logging en een beveiligingsreview.
Meet en beheer
We volgen kwaliteit, kosten en gebruik, bespreken gemarkeerde antwoorden met uw team en laten de evaluatievragen groeien.
Technologieën en standaarden
De data stroomt van uw bronnen via een Apache Iceberg- of Databricks-laag en rechtenbewuste GraphRAG naar een model in een air-gapped privénetwerk. Data verlaat de onderneming nooit.
- AI en machine learning
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Data en analytics
- Databricks
- Methoden en werkwijzen
- Rechtenbewuste GraphRAG
- Semantische lagen
- Air-gapped privénetwerken
- Kleine taalmodellen (SLM’s)
Hoe u begint
De meeste klanten beginnen met de soevereine agentische proof of concept: een werkende, rechtenbewuste GraphRAG- of agentworkflow die in een privénetwerk op uw interne tools is aangesloten.
Wat er nu gebeurt
Een tijd afspreken
Ons team mailt u om een tijd voor de sessie af te spreken.
Voorgesprek
Een gratis online voorafgaand adviesgesprek van 30 minuten: we bespreken uw doelen, systemen en beperkingen.
Gereedheidsanalyse
In een gratis gereedheidsanalyse van 48 uur toetst een Principal Architect uw project aan de 6-punts Definition of Ready en adviseert het traject dat past.
Het traject kiezen
Projecten met een heldere scope ontvangen binnen 3–5 werkdagen een bindend voorstel. Projecten in de conceptfase starten in de Blueprint Studio. Een live systeem dat uitvalt, ongedocumenteerd is of integratie nodig heeft, begint met een diagnose van 1–2 weken. De Blueprint Studio en de diagnose hebben elk een vaste prijs, vermeld in het voorstel.
AI-native productteams
Beheerde, multidisciplinaire pods van senior engineers, uitgerust met harnesses voor agentisch coderen en QA.
Projecten met vast resultaat en beheerde diensten rond de klok
Levering met vaste scope en mijlpalen met vaste leveringsleiders, en applicatiebeheer rond de klok onder SLA-besturing.
De snelste ingang is het Soevereine agentische POC (MCP, A2A, GraphRAG)-pakket, een van onze snelle samenwerkingspakketten.
Waar te beginnenVragen en antwoorden
Kan het model draaien zonder dat er data ons land verlaat?
Ja. We hosten het model in een air-gapped omgeving, op uw eigen servers of in een privénetwerk op een regionale soevereine cloud. Prompts, documenten en antwoorden blijven binnen die grens, en geen enkele derde partij traint erop.
Met welke taalmodellen werkt u?
We kiezen per taak. Opties zijn frontier-modellen van OpenAI, Claude en Gemini, open-weight Llama, Qwen, DeepSeek en Mistral, en regionale modellen zoals Jais, Falcon en ALLaM. Waar data in het land moet blijven, gebruiken we modellen die in uw omgeving kunnen draaien.
Werkt het in het Arabisch en in regionale dialecten?
Ja. We finetunen Arabisch-eerste kleine taalmodellen zoals Jais, Falcon en ALLaM op uw vocabulaire en documenten. Daarna testen we ze op de vragen die uw gebruikers stellen, in de dialecten die zij gebruiken.
Hoe voorkomt u dat het model mensen dingen laat zien die ze niet mogen zien?
Retrieval past uw toegangsregels op rijniveau en rolniveau toe voordat er tekst bij het model komt. Een antwoord wordt alleen opgebouwd uit content die de vragensteller mag lezen, met uw bestaande identiteits- en toegangsregels.
Wat is rechtenbewuste GraphRAG?
Retrieval-augmented generation zoekt de passages die een vraag beantwoorden en geeft ze aan het model. GraphRAG voegt een kennisgraaf toe van hoe uw entiteiten samenhangen, zodat antwoorden die verbanden kunnen volgen. Rechtenbewust betekent dat elke passage eerst wordt gefilterd op de rechten van de vragensteller.
Hebben we een groot model nodig, of volstaat een klein model?
Vaak volstaat een klein model. Classificatie, extractie en antwoorden uit uw eigen documenten werken meestal goed op een afgestemd klein taalmodel, dat op minder GPU’s draait en minder kost. Grote modellen houden we voor taken die dieper redeneren vereisen.
Wie is eigenaar van het gefinetunede model?
U. De code, prompts, evaluatiesets en eventuele gewichten van gefinetunede modellen die we voor u maken, zijn van u zodra elke mijlpaal is betaald. Commerciële en open-weight basismodellen blijven onder hun eigen licentievoorwaarden vallen, die we voor u vermelden.
Begin met een gesprek, niet met een contract.
Vertel ons wat u wilt bouwen, verbinden of beveiligen. Een architect neemt het met u door en adviseert daarna waar te beginnen.