RainbowApex integra un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) propietario para un funcionamiento local autónomo. El modelo de lenguaje es un componente integrado del software y está optimizado para el entorno local del sistema.
Importante: Los datos del cliente nunca abandonan el equipo local a través del LLM. Todos los datos sensibles, como chats, documentos, proyectos y bases de conocimiento, permanecen completamente cifrados en el sistema local. No hay almacenamiento en línea ni externalización en la nube.
Modo sin conexión (predeterminado):
El funcionamiento regular se realiza completamente sin conexión. El procesamiento es local y todos los datos están protegidos criptográficamente.
Modo híbrido (opcional):
Solo se activa de forma consciente para consultas API de datos en directo, por ejemplo datos meteorológicos. Los datos del cliente permanecen locales y aislados.
Modo en línea (opcional):
El modelo de IA permanece local. En el modo en línea se pueden realizar actualizaciones del sistema; además, puede activarse el Rainbow Apex Router integrado. El almacenamiento en línea o la transferencia de datos del cliente quedan técnicamente excluidos.
RainbowApex combina un LLM local con almacenamiento de datos protegido y cifrado, y modos de funcionamiento claramente separados.
El LLM de RainbowApex utiliza una arquitectura de modelo local y propietaria con núcleo Transformer, router Mixture-of-Experts (MoE) y un bloque de razonamiento separado e integrado en las capas.
Optimización y validación:
Alineación local mediante RLHF y DPO, evaluación de comentarios y preferencias y verificación mediante modelos de recompensa y de verificación.
Seguridad y cifrado:
Cifrado local de datos en reposo (Data-at-Rest) y de los flujos internos de datos (Data-in-Transit). Las barreras arquitectónicas impiden que los datos salgan al exterior.
Infraestructura y gestión:
Gestión local del modelo, cuantización, comprobaciones de estado, escenarios de reversión y supervisión.
Conocimiento y calidad:
Funciones de Closed-Book, integración RAG, importación de documentos con preparación de datos y controles de calidad en varias etapas para evaluar las respuestas.
Recursos:
Escalado flexible mediante niveles de CPU/GPU y de pipeline/arquitectura.
Por motivos de protección de información interna de negocio y desarrollo, este es un extracto técnico autorizado.
Los contenidos gráficos y audiovisuales de la página de inicio son de naturaleza puramente representativa y no forman parte del sistema propietario ni del nivel lógico. No influyen en el funcionamiento, la toma de decisiones ni el procesamiento de reglas.