RainbowApex는 자율적인 로컬 운영을 위한 독자적인 대규모 언어 모델(LLM)을 통합합니다. 이 언어 모델은 소프트웨어에 통합된 구성 요소이며 로컬 시스템 환경에 최적화되어 있습니다.
중요: 고객 데이터는 LLM을 통해 로컬 컴퓨터를 절대 벗어나지 않습니다. 채팅, 문서, 프로젝트, 지식 베이스와 같은 모든 민감한 데이터는 로컬 시스템에 완전히 암호화된 상태로 남아 있습니다. 온라인 저장이나 클라우드 외부 이전은 이루어지지 않습니다.
오프라인 모드(기본):
일반 운영은 완전히 오프라인으로 실행됩니다. 처리는 로컬에서 이루어지며 모든 데이터는 암호학적으로 보호됩니다.
하이브리드 모드(선택):
날씨 데이터와 같은 실시간 데이터의 API 조회를 위해 사용자가 명시적으로 선택한 경우에만 활성화됩니다. 고객 데이터는 로컬에 머물며 격리됩니다.
온라인 모드(선택):
AI 모델은 로컬에서 그대로 실행됩니다. 온라인 모드에서는 시스템 업데이트를 사용할 수 있으며, 추가로 통합된 Rainbow Apex Router를 활성화할 수 있습니다. 고객 데이터의 온라인 저장 또는 전송은 기술적으로 배제됩니다.
RainbowApex는 로컬 LLM, 보호된 암호화 데이터 저장, 명확히 분리된 운영 모드를 결합합니다.
RainbowApex LLM은 Transformer-Core, Mixture-of-Experts Router(MoE), 그리고 계층에 통합된 별도의 Reasoning Block을 갖춘 독자적인 로컬 모델 아키텍처를 사용합니다.
최적화 및 검증:
RLHF와 DPO를 통한 로컬 정렬, 피드백 및 선호도 평가, 보상 모델과 검증 모델을 통한 검증.
보안 및 암호화:
저장 데이터(Data-at-Rest)와 내부 데이터 흐름(Data-in-Transit)에 대한 로컬 암호화. 아키텍처 장벽이 외부 데이터 유출을 방지합니다.
인프라 및 관리:
로컬 모델 관리, 양자화, 상태 확인, 롤백 시나리오 및 모니터링.
지식 및 품질:
Closed-Book 기능, RAG 통합, 데이터 준비를 포함한 문서 가져오기, 답변 평가를 위한 다단계 품질 검증.
리소스:
CPU/GPU 및 pipeline/architecture 단계에 따른 유연한 확장.
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