Suwerenne LLM, SLM i platformy kontekstowe
Modele językowe, które odpowiadają na podstawie Państwa danych i nigdy nie wysyłają ich poza Państwa kontrolę
Państwa dane nie mogą trafić do publicznej usługi AI
Banki, ministerstwa i inne regulowane instytucje nie mogą wysyłać danych klientów lub obywateli do publicznych usług AI za granicą. Zabraniają tego przepisy o lokalizacji danych, a także większość komitetów ryzyka.
Te same instytucje potrzebują jednak asystentów, wyszukiwania i redagowania, które rozumieją ich własne dokumenty, często po arabsku i angielsku. Model, który nie widzi danych, na niewiele się przydaje, a model ignorujący uprawnienia jest ryzykiem.
Co Państwo otrzymują
Dane pozostają w kraju
Modele działające w Państwa centrum danych, prywatnej chmurze lub regionalnej chmurze suwerennej, więc dane pozostają w kraju.
Brak trenowania na Państwa danych
Żadna strona trzecia nie trenuje na Państwa promptach, dokumentach ani odpowiedziach.
Poszanowanie uprawnień
Odpowiedzi budowane wyłącznie z tego, co może zobaczyć osoba pytająca.
Arabski i dialekty regionalne
Modele dostrojone do arabskiego i dialektów regionalnych tam, gdzie potrzebują ich Państwa użytkownicy.
Co dostarczamy
Hosting air-gapped, lokalny i w chmurze suwerennej
Modele udostępniane w środowisku air-gapped, na Państwa serwerach GPU lub w prywatnej sieci w chmurze regionalnej, dobrane do obciążenia.
Modele frontier i open-weight
Właściwy model do każdego zadania, od OpenAI, Claude i Gemini po otwarte Llama, Qwen, DeepSeek i Mistral, za jednym interfejsem, aby można go było wymienić.
Dostrajanie arabskojęzyczne i regionalne
Małe modele językowe, takie jak Jais, Falcon i ALLaM, oraz modele europejskie i azjatyckie, dostrojone do Państwa słownictwa, dialektów i dokumentów.
Platformy kontekstu i GraphRAG z kontrolą uprawnień
Warstwa semantyczna i graf wiedzy nad Państwa treściami oraz wyszukiwanie stosujące reguły dostępu na poziomie wiersza i roli, zanim model zobaczy jakikolwiek tekst.
Jak to działa
Hosting modeli działa na lokalnych klastrach GPU lub prywatnych chmurach air-gapped, z Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek lub Llama, a reguły dostępu są egzekwowane przed wnioskowaniem.
Wybrać zadanie i granicę
Uzgadniamy, kto będzie używać modelu, jakie zadania obsługuje, jakie dane może czytać i gdzie wolno mu działać.
Przygotować dane
Wprowadzamy źródła do zarządzanej warstwy danych i mapujemy uprawnienia, które muszą przechodzić do każdej odpowiedzi.
Wybrać i dostroić model
Porównujemy modele na Państwa pytaniach pod kątem jakości, języka, szybkości i kosztu oraz dostrajamy mały model, gdy się to opłaca.
Wdrożyć w Państwa granicy
Instalujemy model i wyszukiwanie w Państwa środowisku, z kontrolą dostępu, rejestrowaniem i przeglądem bezpieczeństwa.
Mierzyć i prowadzić
Śledzimy jakość, koszt i użycie, przeglądamy oznaczone odpowiedzi z Państwa zespołem i stale rozszerzamy pytania ewaluacyjne.
Technologie i standardy
Dane płyną ze źródeł przez warstwę Apache Iceberg lub Databricks i GraphRAG z kontrolą uprawnień do modelu w prywatnej sieci air-gapped. Dane nigdy nie opuszczają przedsiębiorstwa.
- AI i uczenie maszynowe
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Dane i analityka
- Databricks
- Metody i praktyki
- GraphRAG z kontrolą uprawnień
- Warstwy semantyczne
- Prywatne sieci air-gapped
- Małe modele językowe (SLM)
Jak zacząć
Większość klientów zaczyna od suwerennego proof of concept agentowego: działającego przepływu GraphRAG lub agentowego z kontrolą uprawnień, połączonego z wewnętrznymi narzędziami w prywatnej sieci.
Co dalej
Ustalenie terminu
Nasz zespół pisze do Państwa, aby ustalić termin sesji.
Sesja przeddoradcza
To bezpłatna 30-minutowa konsultacja wstępna online: omawiamy Państwa cele, systemy i ograniczenia.
Ocena gotowości
To bezpłatna 48-godzinna ocena gotowości: główny architekt sprawdza projekt pod kątem 6-punktowej definicji gotowości i rekomenduje dopasowaną ścieżkę.
Wybór ścieżki
Projekty gotowe zakresowo otrzymują wiążącą ofertę w ciągu 3–5 dni roboczych. Projekty na etapie koncepcji zaczynają się w Blueprint Studio. Działający system, który zawodzi, nie ma dokumentacji lub wymaga integracji, zaczyna się od diagnostyki: 1–2 tygodnie. Blueprint Studio i diagnostyka mają stałą opłatę podaną w ofercie.
Zespoły produktowe natywne dla AI
Zarządzane, interdyscyplinarne pody inżynierów seniorów, wyposażone w narzędzia do kodowania agentowego i QA.
Projekty z ustalonym rezultatem i całodobowe usługi zarządzane
Dostarczanie o stałym zakresie, oparte na kamieniach milowych, ze wskazanymi liderami realizacji oraz całodobowe usługi zarządzane aplikacjami pod nadzorem SLA.
Najszybszą drogą jest pakiet Suwerenny proof of concept agentowy (MCP, A2A, GraphRAG), jeden z naszych szybkich pakietów współpracy.
Od czego zacząćPytania i odpowiedzi
Czy model może działać bez opuszczania naszego kraju przez jakiekolwiek dane?
Tak. Hostujemy model w środowisku air-gapped, na Państwa serwerach lub w prywatnej sieci w regionalnej chmurze suwerennej. Prompty, dokumenty i odpowiedzi pozostają w tej granicy, a żadna strona trzecia nie trenuje na nich.
Z jakimi modelami językowymi pracują Państwo?
Wybieramy do zadania. Opcje obejmują modele frontier od OpenAI, Claude i Gemini, otwarte Llama, Qwen, DeepSeek i Mistral oraz modele regionalne, takie jak Jais, Falcon i ALLaM. Gdy dane muszą pozostać w kraju, używamy modeli działających w Państwa środowisku.
Czy działa po arabsku i w dialektach regionalnych?
Tak. Dostrajamy arabskojęzyczne małe modele językowe, takie jak Jais, Falcon i ALLaM, do Państwa słownictwa i dokumentów. Następnie testujemy je na pytaniach zadawanych przez Państwa użytkowników, w używanych przez nich dialektach.
Jak powstrzymują Państwo model przed pokazywaniem ludziom tego, czego nie powinni widzieć?
Wyszukiwanie stosuje Państwa reguły dostępu na poziomie wiersza i roli, zanim jakikolwiek tekst dotrze do modelu. Odpowiedź budowana jest wyłącznie z treści, które może przeczytać osoba pytająca, z użyciem istniejących reguł tożsamości i dostępu.
Czym jest GraphRAG z kontrolą uprawnień?
Generowanie wspomagane wyszukiwaniem znajduje fragmenty odpowiadające na pytanie i przekazuje je modelowi. GraphRAG dodaje graf wiedzy o powiązaniach Państwa encji, więc odpowiedzi mogą podążać tymi powiązaniami. Kontrola uprawnień oznacza, że każdy fragment jest najpierw filtrowany według praw pytającego.
Czy potrzebny jest duży model, czy wystarczy mały?
Często wystarczy mały. Klasyfikacja, ekstrakcja i odpowiedzi z Państwa dokumentów zwykle dobrze działają na dostrojonym małym modelu językowym, który potrzebuje mniej GPU i kosztuje mniej. Duże modele zostawiamy do zadań wymagających głębszego rozumowania.
Kto jest właścicielem dostrojonego modelu?
Państwo. Kod, prompty, zbiory ewaluacyjne i wagi dostrojonych modeli, które tworzymy dla Państwa, należą do Państwa po opłaceniu każdego kamienia milowego. Komercyjne i otwarte modele bazowe podlegają własnym warunkom licencji, które Państwu wyszczególniamy.
Najpierw rozmowa, nie umowa.
Prosimy opowiedzieć, co trzeba zbudować, połączyć lub zabezpieczyć. Architekt przechodzi przez to z Państwem, a następnie rekomenduje, od czego zacząć.