LLMs soberanos, SLMs e plataformas de contexto
Modelos de linguagem que respondem a partir dos seus próprios dados e nunca os enviam para fora do seu controlo
Os seus dados não podem ir para um serviço público de IA
Bancos, ministérios e outras instituições reguladas não podem enviar registos de clientes ou de cidadãos para serviços públicos de IA no exterior. Leis de residência de dados proíbem isso, e a maioria dos comissões de risco também.
Ainda assim, essas mesmas instituições precisam de assistentes, pesquisa e redação que entendam os seus próprios documentos, muitas vezes em árabe e em inglês. Um modelo que não vê os dados serve para pouco, e um que ignora permissões é um risco.
O que obtém
Os dados ficam no país
Modelos que correm no seu próprio centro de dados, em nuvem privada ou numa nuvem soberana regional, para que os dados fiquem no país.
Nenhum treino com os seus dados
Nenhum terceiro treina com os seus prompts, documentos ou respostas.
Permissões respeitadas
Respostas construídas apenas com o que quem pergunta tem permissão de ver.
Árabe e dialetos regionais
Modelos ajustados para o árabe e dialetos regionais onde os seus utilizadores precisam deles.
O que entregamos
Hospedagem em ambiente isolado, no local e em nuvem soberana
Modelos servidos num ambiente isolado, nos seus próprios servidores de GPU ou numa rede privada numa nuvem regional, dimensionados para a sua carga de trabalho.
Modelos de fronteira e de pesos abertos
O modelo certo para cada tarefa, de OpenAI, Claude e Gemini a Llama, Qwen, DeepSeek e Mistral de pesos abertos, atrás de uma única interface para que possa ser substituído.
Ajuste fino com o árabe como primeiro idioma e regional
Pequenos modelos de linguagem como Jais, Falcon e ALLaM, e modelos europeus e asiáticos, ajustados com o seu vocabulário, dialetos e documentos.
Plataformas de contexto e GraphRAG com reconhecimento de permissões
Uma camada semântica e um grafo de conhecimento sobre o seu conteúdo, com recuperação que aplica regras de acesso ao nível da linha e da função antes de o modelo ver qualquer texto.
Como funciona
A hospedagem de modelos corre em clusters de GPU no local ou nuvens privadas isoladas, com Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek ou Llama, e regras de acesso aplicadas antes da inferência.
Escolher a tarefa e o limite
Acordamos quem usará o modelo, as tarefas que ele trata, os dados que pode ler e onde tem permissão de correr.
Preparar os dados
Trazemos as fontes para uma camada de dados governada e mapeamos as permissões que devem acompanhar cada resposta.
Selecionar e ajustar o modelo
Comparamos modelos com as suas próprias perguntas por qualidade, idioma, velocidade e custo, e ajustamos um modelo pequeno onde isso compensa.
Implementar dentro do seu limite
Instalamos o modelo e a recuperação no seu ambiente, com controlo de acesso, registo e revisão de segurança.
Medir e operar
Acompanhamos qualidade, custo e uso, revisamos respostas sinalizadas com a sua equipa e mantemos as perguntas de avaliação em crescimento.
Tecnologias e padrões
Os dados fluem das suas fontes por uma camada Apache Iceberg ou Databricks e por GraphRAG com reconhecimento de permissões até um modelo numa rede privada isolada. Os dados nunca saem da empresa.
- IA e aprendizagem automática
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Dados e análises
- Databricks
- Métodos e práticas
- GraphRAG com reconhecimento de permissões
- Camadas semânticas
- Redes privadas isoladas
- Pequenos modelos de linguagem (SLMs)
Como começar
A maioria dos clientes começa pela prova de conceito agêntica soberana: um fluxo GraphRAG ou multiagente funcional e com reconhecimento de permissões, ligado às suas ferramentas internas numa rede privada.
O que acontece a seguir
Definição do horário
A nossa equipa envia um e-mail para combinar o horário da sessão.
Sessão de pré-consultoria
Uma sessão em linha gratuita de pré-consultoria de 30 minutos: analisamos os seus objetivos, sistemas e restrições.
Avaliação de prontidão
Numa avaliação de prontidão gratuita de 48 horas, um Arquiteto Principal verifica o seu projeto com a Definição de Prontidão em 6 pontos e recomenda o percurso adequado.
Escolha do percurso
Projetos com âmbito pronto recebem uma proposta vinculante em 3–5 dias úteis. Projetos em estágio de conceito começam no Blueprint Studio. Um sistema em produção com falhas, não documentado ou que precisa de integração começa com um diagnóstico de 1–2 semanas. O Blueprint Studio e o diagnóstico têm cada um uma taxa fixa, cotada na proposta.
Equipas de produto nativas de IA
Pods geridos e multifuncionais de engenheiros seniores, equipados com harnesses de programação agêntica e de QA.
Projetos com resultado fixo e serviços geridos 24/7
Entrega com âmbito fixo e orientada a marcos, com responsáveis de entrega nomeados, e serviços geridos de aplicação 24 horas por dia sob governação de SLA.
O caminho mais rápido é o pacote POC agêntica soberana (MCP, A2A, GraphRAG), um dos nossos pacotes de trabalho rápido.
Por onde começarPerguntas e respostas
O modelo pode correr sem que nenhum dado saia do nosso país?
Sim. Hospedamos o modelo num ambiente isolado, nos seus próprios servidores ou numa rede privada numa nuvem soberana regional. Prompts, documentos e respostas ficam dentro desse limite, e nenhum terceiro treina com eles.
Com quais modelos de linguagem trabalham?
Escolhemos por tarefa. As opções incluem modelos de fronteira da OpenAI, Claude e Gemini, Llama, Qwen, DeepSeek e Mistral de pesos abertos e modelos regionais como Jais, Falcon e ALLaM. Quando os dados precisam ficar no país, usamos modelos que podem correr dentro do seu ambiente.
Funciona em árabe e dialetos regionais?
Sim. Ajustamos pequenos modelos de linguagem com o árabe como primeiro idioma, como Jais, Falcon e ALLaM, com o seu vocabulário e os seus documentos. Depois os testamos com as perguntas que os seus utilizadores fazem, nos dialetos que usam.
Como impedem que o modelo mostre às pessoas o que elas não deveriam ver?
A recuperação aplica as suas regras de acesso ao nível da linha e da função antes de qualquer texto chegar ao modelo. Uma resposta é construída apenas com conteúdo que quem pergunta pode ler, usando as suas regras atuais de identidade e acesso.
O que é GraphRAG com reconhecimento de permissões?
A geração aumentada por recuperação encontra as passagens que respondem a uma pergunta e as entrega ao modelo. O GraphRAG acrescenta um grafo de conhecimento de como as suas entidades se relacionam, para que as respostas sigam esses vínculos. Com reconhecimento de permissões significa que cada passagem é filtrada primeiro pelos direitos de quem pergunta.
Precisamos de um modelo grande ou um pequeno resolve?
Muitas vezes um pequeno resolve. Classificação, extração e respostas a partir dos seus próprios documentos costumam funcionar bem num pequeno modelo de linguagem ajustado, que corre em menos GPUs e custa menos. Mantemos os modelos grandes para as tarefas que exigem raciocínio mais profundo.
Quem é dono do modelo ajustado?
A sua empresa. O código, os prompts, os conjuntos de avaliação e quaisquer pesos de modelos ajustados que produzimos para si são seus após o pagamento de cada marco. Os modelos de base comerciais e de pesos abertos permanecem sob os seus próprios termos de licença, que listamos para si.
Comece com uma conversa, não com um contrato.
Conte o que precisa construir, ligar ou proteger. Um arquiteto analisa consigo e recomenda por onde começar.