RAG-infrastructuur
Private RAG- en document-AI-infrastructuur
Dedicated hardware voor embeddings, vector-search en retrieval-augmented generation over uw eigen documenten. Alles blijft op uw private server.
Waarom private RAG
Zoek en redeneer over uw eigen kennis
RAG laat een model antwoorden met uw documenten in plaats van te gokken. Op private infrastructuur verlaten uw kennisbank, embeddings en index nooit uw server, wat van belang is voor gevoelige interne content.
- Embeddings op uw hardwareGenereer en bewaar vectoren privé, zonder externe calls.
- Vector-search in uw stackDraai uw vectordatabase naast het model op dezelfde server.
- DocumentpipelinesIngest, chunk en indexeer uw eigen content op dedicated GPU's.
- Volledig privéKennisbank en index blijven binnen uw infrastructuur.
FAQ
Veelgestelde vragen
Retrieval-augmented generation combineert een taalmodel met zoeken over uw eigen documenten. De infrastructuur is de GPU-server, embeddings en vectoropslag die dit aandrijven, op private hardware.
Ja. Uw documenten, embeddings en vectorindex staan op uw dedicated server. Er gaat niets naar een extern AI-platform.
Embedding-modellen, een vectordatabase, de LLM-runtime en uw retrieval-pipeline. U draait de pipeline; wij leveren en hosten de hardware.
Dat hangt af van de embedding- en generatiemodellen die u kiest. We helpen GPU en VRAM dimensioneren tijdens de workload-analyse.
Bouw private RAG op uw eigen server
Vertel ons over uw documenten en doelen. Wij ontwerpen de juiste GPU-server voor retrieval en generatie, hosten hem en dragen hem over.