Infraestructura RAG
Infraestructura privada de RAG e IA documental
Hardware dedicado para embeddings, búsqueda vectorial y generación aumentada por recuperación sobre sus propios documentos. Todo permanece en su servidor privado.
Por qué RAG privado
Busque y razone sobre su propio conocimiento
RAG permite que un modelo responda con sus documentos en lugar de adivinar. En infraestructura privada, su base de conocimiento, embeddings e índice nunca salen de su servidor, algo clave para contenido interno sensible.
- Embeddings en su hardwareGenere y almacene vectores de forma privada, sin llamadas externas.
- Búsqueda vectorial en su stackEjecute su base de datos vectorial junto al modelo en el mismo servidor.
- Pipelines documentalesIngiera, fragmente e indexe su contenido en GPU dedicadas.
- Totalmente privadoLa base de conocimiento y el índice permanecen en su infraestructura.
FAQ
Preguntas frecuentes
La generación aumentada por recuperación (RAG) combina un modelo de lenguaje con la búsqueda sobre sus propios documentos. La infraestructura es el servidor GPU, los embeddings y el almacenamiento vectorial que lo impulsan, en hardware privado.
Sí. Sus documentos, embeddings y el índice vectorial residen en su servidor dedicado. Nada va a una plataforma de IA externa.
Modelos de embeddings, una base de datos vectorial, el runtime del LLM y su pipeline de recuperación. Usted ejecuta el pipeline; nosotros suministramos y alojamos el hardware.
Depende de los modelos de embeddings y generación que elija. Ayudamos a dimensionar la GPU y la VRAM durante el análisis de la carga de trabajo.
Construya RAG privado en su propio servidor
Cuéntenos sobre sus documentos y objetivos. Diseñamos el servidor GPU adecuado para recuperación y generación, lo alojamos y se lo entregamos.