Суверенные LLM, SLM и контекстные платформы
Языковые модели, которые отвечают по вашим данным и никогда не выводят их из-под вашего контроля
Ваши данные не могут уйти в публичный ИИ-сервис
Банки, министерства и другие регулируемые организации не могут отправлять записи о клиентах или гражданах в публичные ИИ-сервисы за рубежом. Законы о резидентности это запрещают, как и большинство комитетов по рискам.
При этом этим же организациям нужны помощники, поиск и подготовка документов, понимающие их собственные документы, часто на арабском, а не только на английском. Модель, которая не видит данных, почти бесполезна, а игнорирующая права доступа — риск.
Что вы получаете
Данные остаются в стране
Модели работают в вашем собственном центре обработки данных, частном облаке или региональном суверенном облаке, поэтому данные остаются в стране.
Никакого обучения на ваших данных
Ни одна третья сторона не обучается на ваших промптах, документах или ответах.
Соблюдение прав доступа
Ответы строятся только из того, что спрашивающий вправе видеть.
Арабский и региональные диалекты
Модели, настроенные на арабский и региональные диалекты там, где они нужны вашим пользователям.
Что мы предоставляем
Размещение в изолированной, локальной и суверенной облачной среде
Модели обслуживаются в изолированной среде, на ваших GPU-серверах или в частной сети регионального облака с расчётом под вашу нагрузку.
Передовые модели и модели с открытыми весами
Подходящая модель для каждой задачи: от OpenAI, Claude и Gemini до открытых Llama, Qwen, DeepSeek и Mistral — за одним интерфейсом, чтобы её можно было заменить.
Дообучение с приоритетом арабского и региональными данными
Малые языковые модели, такие как Jais, Falcon и ALLaM, а также европейские и азиатские модели, дообученные на вашей лексике, диалектах и документах.
Контекстные платформы и GraphRAG с учётом прав доступа
Семантический слой и граф знаний поверх вашего контента с поиском, применяющим правила доступа на уровне строк и ролей до того, как модель увидит текст.
Как это работает
Размещение моделей идёт на локальных GPU-кластерах или в изолированных частных облаках с Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek или Llama, а правила доступа применяются до инференса.
Выберите задачу и границу
Мы согласуем, кто будет пользоваться моделью, какие задачи она решает, какие данные может читать и где ей разрешено работать.
Подготовьте данные
Мы переносим источники в управляемый слой данных и описываем права, которые должны сохраняться в каждом ответе.
Выберите и настройте модель
Мы сравниваем модели на ваших собственных вопросах по качеству, языку, скорости и стоимости и дообучаем малую модель, где это окупается.
Разверните внутри ваших границ
Мы устанавливаем модель и поиск в вашей среде с контролем доступа, журналированием и проверкой безопасности.
Измеряйте и эксплуатируйте
Мы отслеживаем качество, стоимость и использование, разбираем отмеченные ответы с вашей командой и пополняем набор оценочных вопросов.
Технологии и стандарты
Данные идут от ваших источников через слой Apache Iceberg или Databricks и GraphRAG с учётом прав доступа в модель в изолированной частной сети. Данные никогда не покидают предприятие.
- ИИ и машинное обучение
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Данные и аналитика
- Databricks
- Методы и практики
- GraphRAG с учётом прав доступа
- Семантические слои
- Изолированные частные сети
- Малые языковые модели (SLM)
Как начать
Большинство клиентов начинают с суверенной агентной проверки концепции: работающий GraphRAG с учётом прав доступа или агентный процесс, подключённый к вашим внутренним инструментам в частной сети.
Что происходит дальше
Согласование времени
Наша команда напишет вам, чтобы согласовать время сессии.
Предконсультационная сессия
бесплатная 30-минутная онлайн-сессия предварительного консультирования: мы разбираем ваши цели, системы и ограничения.
Оценка готовности
В рамках бесплатная 48-часовая оценка готовности ведущий архитектор проверяет ваш проект по шести критериям определения готовности и рекомендует подходящий трек.
Выбор трека
Проекты с готовым объёмом работ получают обязывающее предложение в течение 3–5 рабочих дней. Проекты на стадии концепции начинаются в Blueprint Studio. Действующая система, которая сбоит, не документирована или требует интеграции, начинается с диагностики 1–2 недели. У Blueprint Studio и диагностики фиксированная плата, указанная в предложении.
Продуктовые команды с ИИ в основе
Управляемые кросс-функциональные команды старших инженеров, оснащённые агентными средами разработки и QA.
Проекты с фиксированным результатом и круглосуточные управляемые услуги
Поставка с фиксированным объёмом и этапами под руководством назначенных руководителей, а также круглосуточные управляемые услуги по приложениям под управлением SLA.
Самый быстрый путь — пакет Суверенный агентный POC (MCP, A2A, GraphRAG), один из наших пакетов быстрого старта.
С чего начатьВопросы и ответы
Может ли модель работать так, чтобы данные не покидали нашу страну?
Да. Мы размещаем модель в изолированной среде, на ваших серверах или в частной сети регионального суверенного облака. Промпты, документы и ответы остаются внутри этой границы, и никакая третья сторона на них не обучается.
С какими языковыми моделями вы работаете?
Мы выбираем под задачу. Варианты включают передовые модели OpenAI, Claude и Gemini, открытые Llama, Qwen, DeepSeek и Mistral, а также региональные модели, такие как Jais, Falcon и ALLaM. Там, где данные должны оставаться в стране, мы используем модели, работающие внутри вашей среды.
Работает ли это на арабском и региональных диалектах?
Да. Мы дообучаем малые языковые модели с приоритетом арабского, такие как Jais, Falcon и ALLaM, на вашей лексике и документах. Затем мы тестируем их на вопросах ваших пользователей и на диалектах, которыми они пользуются.
Как вы не даёте модели показать людям то, чего им видеть нельзя?
Поиск применяет ваши правила доступа на уровне строк и ролей до того, как любой текст доходит до модели. Ответ строится только из контента, который спрашивающий вправе читать, с использованием ваших существующих правил идентичности и доступа.
Что такое GraphRAG с учётом прав доступа?
Генерация с дополненной выборкой находит фрагменты, отвечающие на вопрос, и передаёт их модели. GraphRAG добавляет граф знаний о связях сущностей, чтобы ответы могли следовать этим связям. «С учётом прав доступа» означает, что каждый фрагмент сначала фильтруется по правам спрашивающего.
Нужна ли нам большая модель или хватит малой?
Часто хватает малой. Классификация, извлечение и ответы по вашим документам обычно хорошо работают на настроенной малой языковой модели, которой нужно меньше GPU и которая стоит дешевле. Большие модели мы оставляем для задач, требующих более глубокого рассуждения.
Кому принадлежит дообученная модель?
Вам. Код, промпты, наборы для оценки и любые веса дообученной модели, которые мы создаём для вас, становятся вашими после оплаты каждого этапа. Коммерческие и открытые базовые модели остаются под их собственными лицензиями, которые мы перечисляем для вас.
Начните с разговора, а не с договора.
Расскажите, что нужно создать, подключить или защитить. Архитектор разберёт это с вами и порекомендует, с чего начать.