هناك مبدأ أساسي لا يتغير: نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل محليًا على نظام المستخدم نفسه. أوضاع Offline وHybrid وOnline لا تحدد مكان تشغيل النموذج، بل تحدد فقط الاتصالات الإضافية التي يُسمح لـ Rainbow باستخدامها. في وضع Offline يعمل Rainbow من دون اتصالات خارجية. وفي وضع Hybrid يبقى النموذج محليًا ويمكنه استخدام واجهات API بصورة انتقائية، مثل الحصول على معلومات الطقس الحالية. وفي وضع Online يبقى النموذج محليًا أيضًا، ويمكن بالإضافة إلى ذلك تفعيل Rainbow Apex Router المدمج.

كما أن RAG جزء بالفعل من وظائف الاستخدام الخاص. فعند الحاجة يمكن استخدام مستندات المستخدم والمعلومات التي يوفّرها كمصدر معرفة إضافي. فإذا كان المطلوب، مثلًا، تحليل ملف PDF أو ملف Word أو مستند آخر، فيمكن استخدام المحتوى ذي الصلة للطلب المعني من دون إعادة تدريب النموذج. يظل النموذج المحلي هو الأساس، ويكمله RAG عندما تكون هناك حاجة إلى معلومات إضافية أو حديثة. وفي الوقت نفسه، تبقى سيطرة المستخدم على بياناته جزءًا أساسيًا من Rainbow. ويُحمى تخزين البيانات المحلي باستخدام AES-256، مع استخدام Argon2id كطبقة حماية إضافية. وبالنسبة للمستخدم الخاص، فالمعنى الأساسي بسيط: يبقى النموذج على نظامه الخاص، ويمكن إدارة البيانات الشخصية محليًا، ولا تُستخدم الاتصالات الإضافية إلا عندما يرغب المستخدم في ذلك فعلًا.

أما بالنسبة للشركات، فيذهب Rainbow إلى أبعد من ذلك بكثير. نموذج Rainbow للمؤسسات ليس إصدار Business تقليديًا، وليس مجرد وصول إلى خدمة ذكاء اصطناعي عامة. تحصل الشركة على نموذج خاص بها ومكيّف بشكل فردي معها. وتقرر الشركة بنفسها ما المعرفة التي يجب أن تصبح جزءًا من هذا الذكاء الاصطناعي. تُجهَّز المعلومات المخصصة لذلك وتُدمج بشكل مقصود في عملية تدريب النموذج الخاص بالشركة وتكييفه. وقاعدة اللغة الألمانية والسياق الخاص بألمانيا مضمنان بالفعل ولا يُحتسبان ضمن Tokens الخاصة بالشركة. أما نموذج العميل النهائي وما ينتج عنه من عناصر تدريب ومكونات نموذج خاصة بالشركة فهي مخصصة حصريًا لتلك الشركة.

يكمل RAG نموذج المؤسسة ولا يستبدله. فالمعرفة المؤسسية التي يُراد الاحتفاظ بها بصورة دائمة يمكن أن تصبح جزءًا من النموذج الخاص بالشركة. أما المعلومات الجديدة أو الحالية فيمكن إضافتها عبر RAG. فإذا توفر مثلًا ملف Word جديد أو PDF أو تقرير وكان المطلوب استخدام المعلومات الموجودة فيه فورًا، فلا يلزم إعادة تدريب نموذج المؤسسة. ويمكن توفير المستند كمصدر معرفة إضافي للطلب الحالي. وهكذا يبقى الفصل واضحًا: يحتوي نموذج المؤسسة على المعرفة التي يُراد أن تظل جزءًا دائمًا من الذكاء الاصطناعي الخاص بالشركة، بينما يضيف RAG بصورة مرنة المستندات والمعلومات الحالية.

يعمل نموذج المؤسسة أيضًا محليًا ويمكن تشغيله داخل البنية التحتية الخاصة بالشركة. وبذلك لا تحدد الشركة فقط المعرفة التي تدخل إلى النموذج، بل تحدد أيضًا البنية التحتية التي يعمل عليها والاتصالات الخارجية المسموح بها. تُراجع الأجهزة المتوفرة قبل التنفيذ، ثم يُضبط حجم النموذج والتكوين التقني وفق البنية التحتية الفعلية. والنتيجة ليست حلًا قياسيًا جاهزًا، بل بيئة تتناسب مع الموارد التقنية الموجودة.

من الناحية التقنية، يشمل نموذج المؤسسة أكثر بكثير من مجرد الواجهة الظاهرة. فهو يتضمن بنية النموذج والنظام، وTokenization، وإعداد معرفة الشركة، والتدريب أو تكييف النموذج، وRAG، والاستدلال المحلي. يقوم الـ Tokenizer بتقسيم النص إلى وحدات قابلة للمعالجة تسمى Tokens. أما الاستدلال فهو التشغيل الفعلي للنموذج النهائي: اللحظة التي تتم فيها معالجة إدخال وإنتاج مخرج. ويظل تشفير AES-256 والحماية المستندة إلى Argon2id في Rainbow جزءًا من النظام. وهكذا يحقق Rainbow هدفين واضحين على الأساس التقني نفسه: للاستخدام الخاص، مساحة عمل رقمية منظمة مع نموذج ذكاء اصطناعي محلي وRAG واتصالات مضبوطة؛ وللشركات يضاف نموذج خاص مكيّف مع معرفة الشركة وبنيتها التحتية. ويبقى المبدأ واحدًا في الحالتين: النموذج محلي. يقرر المستخدم الخاص أي معلوماته واتصالاته الخارجية تُستخدم، بينما تقرر الشركة أيضًا ما المعرفة التي تصبح جزءًا من نموذجها الخاص وعلى أي بنية تحتية يتم تشغيله.