RainbowApex intègre un grand modèle de langage (LLM) propriétaire pour un fonctionnement local autonome. Le modèle de langage est un composant intégré au logiciel et est optimisé pour l’environnement système local.
Important : Les données client ne quittent jamais l’ordinateur local par l’intermédiaire du LLM. Toutes les données sensibles, telles que les chats, documents, projets et bases de connaissances, restent entièrement chiffrées sur le système local. Il n’y a ni stockage en ligne ni externalisation vers le cloud.
Mode hors ligne (par défaut) :
Le fonctionnement normal s’effectue entièrement hors ligne. Le traitement est réalisé localement et toutes les données sont protégées cryptographiquement.
Mode hybride (optionnel) :
Il n’est activé que volontairement pour des requêtes API portant sur des données en direct, par exemple des données météo. Les données client restent locales et isolées.
Mode en ligne (optionnel) :
Le modèle d’IA reste local. En mode en ligne, les mises à jour système sont possibles ; le Rainbow Apex Router intégré peut en plus être activé. Le stockage en ligne ou la transmission de données client est techniquement exclu.
RainbowApex associe un LLM local à une conservation des données protégée et chiffrée, avec des modes de fonctionnement clairement séparés.
Le LLM de RainbowApex utilise une architecture de modèle locale et propriétaire avec un cœur Transformer, un routeur Mixture-of-Experts (MoE) et un bloc de raisonnement séparé intégré aux couches.
Optimisation et validation :
Alignement local via RLHF et DPO, évaluation des retours et des préférences, ainsi que vérification à l’aide de modèles de récompense et de vérification.
Sécurité et chiffrement :
Chiffrement local des données au repos (Data-at-Rest) et des flux internes de données (Data-in-Transit). Des barrières architecturales empêchent les sorties de données vers l’extérieur.
Infrastructure et gestion :
Gestion locale du modèle, quantification, contrôles d’état, scénarios de retour arrière et supervision.
Connaissance et qualité :
Fonctions Closed-Book, intégration RAG, import de documents avec préparation des données et contrôles qualité en plusieurs étapes pour l’évaluation des réponses.
Ressources :
Mise à l’échelle flexible via des niveaux CPU/GPU et pipeline/architecture.
Pour protéger les informations internes relatives à l’activité et au développement, ceci est un extrait technique autorisé.
Les contenus graphiques et audiovisuels de la page d'accueil sont purement représentatifs et ne font pas partie du niveau propriétaire du système ou de la logique. Ils n'ont aucune influence sur le fonctionnement, la prise de décision ou le traitement des règles.