Suveräna LLM:er, SLM:er och kontextplattformar
Språkmodeller som svarar utifrån dina egna data och aldrig skickar dem utanför din kontroll
Dina data kan inte skickas till en offentlig AI-tjänst
Banker, departement och andra reglerade institutioner kan inte skicka kund- eller medborgaruppgifter till offentliga AI-tjänster utomlands. Lagar om datalokalisering förbjuder det, och det gör de flesta riskkommittéer också.
Samtidigt behöver samma institutioner assistenter, sökning och textutkast som förstår deras egna dokument, ofta på arabiska liksom engelska. En modell som inte kan se datan är till liten nytta, och en som bortser från behörigheter är en risk.
Vad du får
Data stannar i landet
Modeller som körs i ditt eget datacenter, ditt privata moln eller ett regionalt suveränt moln, så att data stannar i landet.
Ingen träning på dina data
Ingen utomstående tränar på dina promptar, dokument eller svar.
Behörigheter respekteras
Svar byggs bara utifrån det den som frågar har rätt att se.
Arabiska och regionala dialekter
Modeller anpassade för arabiska och regionala dialekter där dina användare behöver dem.
Vad vi levererar
Luftgapad drift, lokal drift och drift i suveränt moln
Modeller som serveras i en luftgapsisolerad miljö, på dina egna GPU-servrar eller i ett privat nät i ett regionalt moln, dimensionerade för din arbetsbelastning.
Frontiermodeller och modeller med öppna vikter
Rätt modell för varje uppgift, från OpenAI, Claude och Gemini till öppna vikter som Llama, Qwen, DeepSeek och Mistral, bakom ett gemensamt gränssnitt så att den kan bytas ut.
Arabisk-först och regional finjustering
Små språkmodeller som Jais, Falcon och ALLaM samt europeiska och asiatiska modeller, finjusterade på din vokabulär, dina dialekter och dina dokument.
Kontextplattformar och behörighetsmedveten GraphRAG
Ett semantiskt lager och en kunskapsgraf över ditt innehåll, med hämtning som tillämpar åtkomstregler på rad- och rollnivå innan modellen ser någon text.
Hur det fungerar
Modelldriften körs på lokala GPU-kluster eller luftgapsisolerade privata moln, med Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek eller Llama, och åtkomstreglerna tillämpas före inferensen.
Välj uppgiften och gränsen
Vi kommer överens om vem som ska använda modellen, vilka uppgifter den hanterar, vilka data den får läsa och var den får köras.
Förbered datan
Vi för in källorna i ett styrbart datalager och kartlägger de behörigheter som måste följa med till varje svar.
Välj och justera modellen
Vi jämför modeller på dina egna frågor utifrån kvalitet, språk, hastighet och kostnad och finjusterar en liten modell där det lönar sig.
Driftsätt inom din gräns
Vi installerar modellen och hämtningen i din miljö, med åtkomstkontroll, loggning och säkerhetsgranskning.
Mät och drifta
Vi följer kvalitet, kostnad och användning, går igenom flaggade svar med ditt team och låter utvärderingsfrågorna växa.
Tekniker och standarder
Datan flödar från dina källor genom ett lager på Apache Iceberg eller Databricks och behörighetsmedveten GraphRAG till en modell i ett luftgapat privat nät. Datan lämnar aldrig verksamheten.
- AI och maskininlärning
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Data och analys
- Databricks
- Metoder och arbetssätt
- Behörighetsmedveten GraphRAG
- Semantiska lager
- Luftgapade privata nät
- Små språkmodeller (SLM)
Så börjar du
De flesta kunder börjar med den suveräna agentiska proof of concepten: ett fungerande, behörighetsmedvetet GraphRAG- eller agentarbetsflöde kopplat till dina interna verktyg i ett privat nät.
Vad som händer härnäst
Vi enas om en tid
Vårt team mejlar dig för att enas om en tid för samtalet.
Förberedande samtal
En kostnadsfri förkonsultation online i 30 minuter: vi går igenom dina mål, system och begränsningar.
Mognadsgenomgång
I en kostnadsfri mognadsgenomgång på 48 timmar prövar en ledande arkitekt ditt projekt mot de sex kriterierna för Definition of Ready och rekommenderar det spår som passar.
Val av spår
Projekt med tydlig omfattning får ett bindande förslag inom 3 till 5 arbetsdagar. Projekt i konceptfasen börjar i Blueprint Studio. Ett system i drift som fallerar, är odokumenterat eller behöver integreras börjar med en diagnostik på 1 till 2 veckor. Blueprint Studio och diagnostiken har var sitt fasta pris som anges i förslaget.
AI-native produktteam
Hanterade, tvärfunktionella team av seniora ingenjörer, utrustade med agentiska arbetsmiljöer för kodning och QA.
Projekt med fastställt resultat och förvaltade tjänster dygnet runt
Leverans med fast omfattning och milstolpar under namngivna leveransansvariga, samt förvaltade applikationstjänster dygnet runt under SLA-styrning.
Den snabbaste vägen in är paketet Suverän agentisk POC (MCP, A2A, GraphRAG), ett av våra snabba uppdragspaket.
Var du kan börjaFrågor och svar
Kan modellen köras utan att några data lämnar landet?
Ja. Vi driftar modellen i en luftgapsisolerad miljö, på dina egna servrar eller i ett privat nät i ett regionalt suveränt moln. Promptar, dokument och svar stannar inom den gränsen, och ingen utomstående tränar på dem.
Vilka språkmodeller används?
Vi väljer per uppgift. Alternativen omfattar frontiermodeller från OpenAI, Claude och Gemini, öppna vikter som Llama, Qwen, DeepSeek och Mistral samt regionala modeller som Jais, Falcon och ALLaM. När data måste stanna i landet använder vi modeller som kan köras i din miljö.
Fungerar det på arabiska och regionala dialekter?
Ja. Vi finjusterar arabisk-först små språkmodeller som Jais, Falcon och ALLaM på din vokabulär och dina dokument. Sedan testar vi dem på de frågor dina användare ställer, på de dialekter de använder.
Hur hindras modellen från att visa sådant som inte bör ses?
Hämtningen tillämpar dina åtkomstregler på rad- och rollnivå innan någon text når modellen. Ett svar byggs bara av innehåll som den som frågar får läsa, med hjälp av dina befintliga identitets- och åtkomstregler.
Vad är behörighetsmedveten GraphRAG?
Generering med hämtning hittar de avsnitt som besvarar en fråga och ger dem till modellen. GraphRAG lägger till en kunskapsgraf över hur dina entiteter hänger samman, så att svaren kan följa dessa kopplingar. Behörighetsmedveten betyder att varje avsnitt först filtreras utifrån den frågandes rättigheter.
Behövs en stor modell, eller räcker en liten?
Ofta räcker en liten. Klassificering, utdrag och svar utifrån dina egna dokument fungerar vanligen bra på en finjusterad liten språkmodell, som körs på färre GPU:er och kostar mindre. Stora modeller behåller vi för uppgifter som kräver djupare resonemang.
Vem äger den finjusterade modellen?
Det gör du. Kod, promptar, utvärderingsuppsättningar och eventuella finjusterade modellvikter som vi tar fram för dig är dina när varje milstolpe är betald. Kommersiella basmodeller och basmodeller med öppna vikter omfattas fortfarande av sina egna licensvillkor, som vi listar för dig.
Börja med ett samtal, inte ett avtal.
Berätta vad du behöver bygga, koppla samman eller skydda. En arkitekt går igenom det med dig och rekommenderar sedan var du ska börja.