IA em operação regulada
Aplicações que precisam delimitar fontes, credenciais e ferramentas antes de entregar uma resposta ou uma ação.
Infraestrutura gerenciada
Infraestrutura privada de IA para sistemas e produtos
Receba o RubIA Core em ambiente dedicado, o RubIA Hub para administração e uma API para integrar a IA ao seu produto ou sistema.
Falar sobre este serviço
Motor, gestão e integração no mesmo ambiente privado
A implantação combina o runtime do RubIA Core, a administração visual do RubIA Hub e a API consumida pelo sistema do cliente. O ambiente é configurado para o projeto e acompanhado como serviço gerenciado.
- RubIA Core privado
- O runtime, a base operacional e a busca vetorial ficam em uma implantação própria, separada de outros ambientes.
- RubIA Hub para administração
- A equipe organiza conhecimento, acompanha ingestões, saúde, uso e histórico por uma interface visual.
- API para o sistema
- O produto do cliente consome as capacidades públicas do Hub por chaves e escopos definidos para a integração.
- Operação gerenciada
- Monitoramento, manutenção e evolução técnica mantêm o ambiente funcionando depois da implantação inicial.
Fine-tuning de modelos
Modelos ajustados ao domínio do projeto
Quando RAG, instruções e contexto não forem suficientes, modelos compatíveis podem receber fine-tuning para padrões recorrentes de linguagem, classificação e formatos de saída.
- Preparação dos dados
- Os exemplos são organizados, revisados e separados para treinamento e avaliação antes de qualquer ajuste.
- Treinamento com LlamaFactory
- O serviço utiliza fluxos de fine-tuning do LlamaFactory, incluindo abordagens eficientes como LoRA e QLoRA quando adequadas ao modelo e à infraestrutura.
- Avaliação antes da operação
- O modelo ajustado é comparado com a base original para verificar qualidade, consistência e ganho real no caso de uso.
O fine-tuning faz parte do projeto de infraestrutura somente quando houver dados adequados e vantagem comprovada sobre RAG, instruções e contexto.
Implantar antes de escalar
A infraestrutura não começa escolhendo um modelo. Primeiro são definidos o ambiente, as fontes, o uso do Hub, o contrato da API e os critérios de controle que sustentam a operação.
Conhecer as capacidades do motorDesenhar o ambiente
Mapear sistemas, dados, usuários, limites de acesso e requisitos de continuidade do projeto.
Configurar capacidades
Configurar Core e Hub com modelos, bases, integrações e mecanismos de observabilidade compatíveis com o uso previsto.
Manter em operação
Acompanhar o ambiente e evoluir configurações conforme o uso, o custo e as necessidades do projeto.
Exemplos de aplicação
Cada implantação parte das fontes, das integrações e das regras reais do processo. Estes são pontos de partida possíveis.
Conhecimento interno com acesso definido
Bases que precisam respeitar áreas, usuários, produtos ou outros filtros do contexto de uso.
Produtos com múltiplos providers
Sistemas que desejam avaliar modelos e trocar fornecedores sem reescrever cada integração de IA.
Operação gerenciada
Projetos que precisam de implantação, monitoramento e manutenção técnica contínua em vez de uma entrega isolada.
Perguntas frequentes
Infraestrutura privada significa usar somente modelos locais?
Não necessariamente. O projeto pode avaliar modelos locais e providers externos compatíveis, sempre de acordo com os dados, o custo, a latência e os controles exigidos.
Quem mantém a infraestrutura após a implantação?
A modalidade é gerenciada. A implantação do Core e do Hub e a manutenção do ambiente fazem parte do serviço, com evolução orientada pelo uso e pelo escopo acordado.