Dropp Cortex разворачивает частные модели, управляемых агентов, защищённые системы знаний и ИИ-операции внутри вашего облака или дата-центра — так ваши данные остаются вашими, а ИИ даёт измеримые операционные результаты.
Инфраструктура суверенного ИИ полезна только тогда, когда становится частью реальных бизнес-операций. Cortex соединяет частную ИИ-инфраструктуру с управляемыми агентами, процессами, знаниями, мониторингом и измеримыми результатами.
«Суверенный ИИ» — это больше, чем место запуска модели. Мы проектируем контроль на каждом слое.
Ваши документы, запросы и результаты остаются внутри границы, которую вы определяете — и никогда не используются для обучения общей или сторонней модели.
Открытые или кастомные модели, которые можно проверять, дообучать, версионировать и заменять — без зависимости от одного внешнего поставщика.
Работает в вашем облачном аккаунте, дата-центре или изолированной (air-gapped) среде — границу инфраструктуры определяете вы.
Ваша команда может эксплуатировать, аудировать и расширять платформу после передачи — без постоянной зависимости от «чёрного ящика».
Суверенный ИИ — правильное направление, когда контроль над данными, аудируемость или юрисдикция не подлежат обсуждению.
Бизнес- и нормативные ограничения, которые мы учитываем с первого дня.
Многослойная платформа, а не единая точка модели — каждый слой развёрнут внутри вашей границы.
Приём документов, защищённое векторное хранилище и извлечение — проиндексировано внутри вашей среды.
Обслуживание и дообучение частных LLM с контролем версий каждой развёрнутой модели.
Управляемые агенты, выполняющие разрешённые действия в ваших системах с заданными ограничениями.
Логирование, оценка, контроль доступа и аудиторские следы для каждого запроса.
Развёртывается как набор сервисов внутри вашей инфраструктуры — а не как вызов внешнего чёрного ящика.
Правильная граница зависит от ваших ограничений, а не от универсального решения. У каждой модели свой поток данных — никогда не сочетание «полностью on-premise» и «вызывает внешний API».
Одни и те же возможности платформы, где бы ни была проведена граница.
Развёртывание и дообучение открытых или кастомных моделей с полным контролем версий и без общего многоарендного инференса.
Корпоративный поиск и извлечение по вашим собственным документам, при необходимости полностью изолированные от публичных сетей.
Агенты, действующие в ваших системах в рамках явных разрешений, шагов согласования и аудиторского логирования — не открытая автономия.
Масштабирование инференса, управление памятью и мониторинг моделей, построенные на инфраструктурном опыте Dropp Technologies.
Ролевой доступ, интеграция SSO и полные аудиторские следы на уровне запроса для моделей и агентов.
Постоянная оценка результатов модели, обнаружение дрейфа и логирование для комплаенса и контроля качества.
Каждый проект включает документацию и практическую передачу знаний вашей команде — чтобы платформа оставалась управляемой, аудируемой и расширяемой без постоянной зависимости от Cortex.
Поэтапный путь, доказывающий ценность до перехода к развёртыванию в полном масштабе.
Определяем границу, поток данных и критерии успеха для ограниченного пилота.
1–2 неделяРабочее развёртывание для реального сценария использования внутри выбранной вами границы.
3–8 неделяУсиление защиты, контроль доступа и мониторинг для полноценной операционной эксплуатации.
9–14 неделяПостоянная поддержка или полная передача знаний вашей внутренней команде.
ПостоянноЭто значит, что контроль над данными, моделью, развёртыванием и эксплуатацией остаётся внутри границы, которую определяете вы — а не просто там, где физически стоит сервер.
Да. В изолированном развёртывании ни в какой момент нет сетевого пути к публичному интернету — обновления доставляются через контролируемый офлайн-процесс.
Нет. Чаще всего мы разворачиваем открытые модели ради полного контроля и прозрачности, но архитектура поддерживает и лицензированные или кастомные модели, если это соответствует вашим требованиям.
Большинство пилотов рассчитаны на 6–8 недель под один чётко определённый сценарий использования, чтобы вы могли оценить реальные результаты до перехода к продакшену.
Поток данных явно определяется для выбранной вами модели развёртывания ещё до начала работ — смотрите модели развёртывания выше, чтобы точно понять, что покидает вашу границу, а что нет.
Вам принадлежат развёрнутые модели, данные и инфраструктура. Документация и передача знаний — часть каждого проекта, чтобы ваша команда могла работать самостоятельно.