AI dla danych, które nie mogą wyjść z firmy
Budujemy lokalne wdrożenia LLM (Llama 3, Mistral, Qwen) i prywatny RAG na firmowej bazie wiedzy. Dane zostają u Ciebie — nic nie leci do OpenAI, Microsoftu ani Anthropic. Dla kancelarii, gabinetów, finansów i firm regulowanych RODO/NIS2.
Umów konsultację AI on-premise
Sprawdzimy, czy Twoje dane i procesy nadają się do lokalnego LLM
Firmy, które wybrały AI bez chmury OpenAI
Wdrożenia, w których dane nie opuściły infrastruktury klienta
Lokalny LLM z RAG-iem na bazie naszych spraw przyspieszył przygotowanie pism. Akta klientów nigdy nie wyszły z naszego serwera.
Asystent oparty o lokalny model pomaga lekarzom w wyszukiwaniu protokołów. Wszystko zgodne z RODO i bez wysyłania danych pacjentów na zewnątrz.
Postawiliśmy Open WebUI + Llama 3 na własnym GPU. Cały zespół ma AI bez 50 licencji ChatGPT Enterprise i bez ryzyka wycieku.
Dlaczego on-premise AI ma sens dla regulowanych firm
Łączymy hardware, modele open-source i wdrożenia bezpieczeństwa
Dane nigdy nie wychodzą z firmy
Cały stack (model, RAG, interfejs, logi) działa na Twoim sprzęcie lub w Twojej prywatnej chmurze.
Zgodność z prawem polskim i UE
Wdrożenia projektujemy pod RODO art. 32, NIS2, KNF, AI Act i sektorowe wytyczne.
Modele open-source zamiast vendor lock-in
Llama 3, Mistral, Qwen — zawsze możesz zmienić model, dostawcę sprzętu albo kierunek wdrożenia.
Co budujemy w wariancie on-premise
Każde wdrożenie jest dopasowane do branży, wielkości firmy i wymagań regulacyjnych.
Lokalny LLM na serwerze GPU
Ollama lub vLLM na Twoim hardware (RTX 4090, A100, H100) lub w prywatnej chmurze (Hetzner GPU, OVH, Azure Private).
RAG na firmowej bazie wiedzy
Indeksacja dokumentów (PDF, Word, akta, mail, intranet), embeddingi lokalne, wektorowa baza danych on-prem.
Webowy asystent dla zespołu
Open WebUI lub własny frontend z SSO, kontrolą dostępu, historią rozmów i wielojęzycznością.
Integracje z systemami firmy
API do CRM, helpdeska, ERP, ticketów — AI z dostępem do realnych danych firmy w kontrolowany sposób.
Co dostajesz po wdrożeniu
Działający lokalny LLM
Skonfigurowany serwer, model, RAG i interfejs gotowe dla zespołu — z dokumentacją administratora.
Audyt RODO i polityka AI
Dokument zgodności, polityka dostępu, retencja logów, plan reagowania na incydenty.
Szkolenie i wsparcie
Warsztaty dla zespołu (jak pisać prompty), instrukcje dla adminów, SLA na utrzymanie infrastruktury.
Jak wdrażamy lokalne AI
Audyt danych i wymagań
Sprawdzamy jakie dane, jaki sprzęt, jakie regulacje i jakie procesy realnie skorzystają z AI.
Wybór modelu i architektury
Dobieramy LLM (Llama 3 8B/70B, Mistral, Qwen), sprzęt GPU, bazę wektorową i interfejs.
Pilotaż i produkcja
Uruchamiamy pilot na 1-2 procesach, mierzymy jakość i bezpieczeństwo, a potem skalujemy na całą firmę.
Najczęstsze pytania o lokalne AI
Jaki sprzęt jest potrzebny do lokalnego LLM?
Dla modeli 7-8B wystarczy karta RTX 4090 (24GB VRAM) i serwer ~15-25 tys. zł. Dla modeli 70B potrzebne są A100/H100 lub klaster. Doradzimy konfigurację pod Twój zespół i bazę wiedzy.
Czy lokalny LLM jest tak dobry jak ChatGPT?
Llama 3 70B osiąga jakość zbliżoną do GPT-4 dla wielu zadań biznesowych (podsumowania, klasyfikacja, generowanie tekstu, RAG). Dla Llama 3 8B jakość jest niższa, ale wystarczająca dla wielu procesów wewnętrznych.
Czy to legalne pod RODO i NIS2?
Tak — wręcz zalecane. Lokalne AI to najbezpieczniejszy wariant z punktu widzenia RODO art. 32 (bezpieczeństwo przetwarzania) i NIS2 (kontrola dostawców). Dostarczamy audyt zgodności razem z wdrożeniem.