Temel bir ilke her zaman aynıdır: yapay zekâ modeli kullanıcının kendi sisteminde yerel olarak çalışır. Offline, Hybrid ve Online modları modelin nerede çalıştığını belirlemez; yalnızca Rainbow’un hangi ek bağlantıları kullanabileceğini belirler. Offline modunda Rainbow harici bağlantılar olmadan çalışır. Hybrid modunda model yerel kalır ve örneğin güncel hava durumu bilgileri için API’leri hedefli biçimde kullanabilir. Online modunda da model yerel kalır; buna ek olarak entegre Rainbow Apex Router etkinleştirilebilir.

RAG, bireysel kullanım özelliklerinin zaten bir parçasıdır. Gerektiğinde kullanıcının kendi belgeleri ve sağladığı bilgiler ek bir bilgi kaynağı olarak kullanılabilir. Örneğin bir PDF, Word dosyası veya başka bir belgenin incelenmesi gerekiyorsa, ilgili içerik modeli yeniden eğitmeden o talep için kullanılabilir. Yerel model temel olmaya devam eder; RAG ek veya güncel bilgi gerektiğinde modeli tamamlar. Aynı zamanda kullanıcının kendi verileri üzerindeki kontrolü Rainbow’un temel unsurlarından biri olmaya devam eder. Yerel veri depolama AES-256 ile korunur; Argon2id ise ek bir güvenlik katmanı sağlar. Bireysel kullanıcı açısından temel nokta basittir: model kendi sisteminde kalır, kişisel veriler yerel olarak yönetilebilir ve ek bağlantılar yalnızca gerçekten istendiğinde kullanılır.

Şirketler için Rainbow çok daha ileri gider. Rainbow Kurumsal Modeli, klasik bir Business sürümü değildir ve genel bir yapay zekâ hizmetine yalnızca erişim sağlamakla da sınırlı değildir. Şirket, kendi ihtiyaçlarına özel olarak uyarlanmış kendi modelini alır. Hangi bilginin bu yapay zekânın bir parçası olacağına şirketin kendisi karar verir. Bu amaçla belirlenen bilgiler hazırlanır ve şirketin kendi modelinin eğitim ve uyarlama sürecine hedefli biçimde dahil edilir. Almanca dil temeli ve Almanya’ya özgü bağlam zaten dahildir ve şirket tokenları olarak hesaplanmaz. Tamamlanan müşteri modeli ile bundan doğan şirkete özgü eğitim artefaktları ve model bileşenleri yalnızca ilgili şirket için ayrılmıştır.

RAG, Kurumsal Modeli tamamlar; onun yerine geçmez. Kalıcı olması istenen şirket bilgisi, şirketin kendi modelinin bir parçası olabilir. Yeni veya güncel bilgiler ayrıca RAG üzerinden kullanılabilir. Örneğin yeni bir Word dosyası, PDF veya rapor mevcutsa ve içindeki bilgilerin hemen kullanılması gerekiyorsa Kurumsal Modelin yeniden eğitilmesine gerek yoktur. Belge, güncel sorgu için ek bir bilgi kaynağı olarak sunulabilir. Ayrım nettir: Kurumsal Model, şirketin kendi yapay zekâsında kalıcı olması istenen bilgiyi içerir; RAG bunu güncel belgeler ve bilgilerle esnek biçimde tamamlar.

Kurumsal Model de yerel olarak çalışır ve şirketin kendi altyapısı içinde işletilebilir. Böylece şirket yalnızca hangi bilginin modeline gireceğini değil, modelin hangi altyapıda çalışacağını ve hangi harici bağlantılara izin verileceğini de belirler. Uygulamadan önce mevcut donanım değerlendirilir. Model boyutu ve teknik yapılandırma gerçek altyapıya göre ayarlanır. Böylece hazır bir standart çözüm değil, mevcut teknik kaynaklara uygun bir ortam ortaya çıkar.

Teknik açıdan Kurumsal Model, görünen arayüzden çok daha fazlasını kapsar. Model ve sistem mimarisi, tokenizasyon, şirket bilgisinin hazırlanması, eğitim veya model uyarlaması, RAG ve yerel çıkarım buna dahildir. Tokenizer, metni işlenebilir birimlere, yani tokenlara ayırır. Çıkarım, tamamlanmış modelin fiilen çalışmasıdır: bir girdinin işlenip bir çıktının üretildiği an. Rainbow’un AES-256 şifrelemesi ve Argon2id tabanlı koruması sistemin bir parçası olmaya devam eder. Rainbow böylece aynı teknik temel üzerinde iki net hedefe hizmet eder: bireysel kullanımda yerel yapay zekâ modeli, RAG ve kontrollü bağlantılar içeren düzenli bir dijital çalışma alanı; şirketlerde ise bunlara ek olarak şirket bilgisine ve altyapısına uyarlanmış özel bir model. İlke her iki durumda da aynıdır: model yerel kalır. Bireysel kullanıcı hangi kendi bilgilerinin ve harici bağlantıların kullanılacağını belirler; şirket ise ayrıca hangi bilginin kendi modelinin bir parçası olacağını ve modelin hangi altyapıda çalışacağını belirler.