RainbowApex は、自律的なローカル運用のための独自の大規模言語モデル（LLM）を統合しています。この言語モデルはソフトウェアに統合された構成要素であり、ローカルシステム環境に最適化されています。
重要： LLM を通じて顧客データがローカルコンピューターの外へ出ることはありません。チャット、文書、プロジェクト、ナレッジベースなどのすべての機密データは、ローカルシステム上で完全に暗号化された状態で保持されます。オンライン保存もクラウドへの外部委託も行われません。
オフラインモード（標準）：
通常運用は完全にオフラインで行われます。処理はローカルで実行され、すべてのデータは暗号技術によって保護されます。
ハイブリッドモード（任意）：
天気データなどのライブデータに対する API 照会のために、明示的に選択された場合のみ有効化されます。顧客データはローカルかつ分離された状態に保たれます。
オンラインモード（任意）：
AI モデルはローカルのまま動作します。オンラインモードではシステムアップデートが可能で、さらに統合された Rainbow Apex Router を有効にできます。顧客データのオンライン保存または送信は技術的に排除されています。
RainbowApex は、ローカル LLM、保護された暗号化データ保持、そして明確に分離された運用モードを組み合わせています。
RainbowApex LLM は、Transformer-Core、Mixture-of-Experts Router（MoE）、および層内に統合された独立した Reasoning Block を備える、独自のローカルモデルアーキテクチャを使用します。
最適化と検証：
RLHF と DPO によるローカルアラインメント、フィードバックと選好の評価、および報酬モデルと検証モデルによる検証。
セキュリティと暗号化：
保存データ（Data-at-Rest）および内部データフロー（Data-in-Transit）のローカル暗号化。アーキテクチャ上のバリアにより、外部へのデータ流出を防ぎます。
インフラと管理：
ローカルでのモデル管理、量子化、状態確認、ロールバックシナリオ、監視。
知識と品質：
Closed-Book 機能、RAG 統合、データ前処理を伴う文書インポート、回答評価のための多段階品質チェック。
リソース：
CPU/GPU および pipeline/architecture レベルによる柔軟なスケーリング。
内部の事業情報および開発情報を保護するため、これは承認された技術的抜粋です。
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