Dropp Cortex 在您的云端或数据中心内部署私有模型、受治理的智能体、安全知识系统与 AI 运营——让数据始终归您所有，同时让 AI 交付可衡量的运营成果。
只有当主权 AI 基础设施真正融入实际业务运营时才有价值。Cortex 将私有 AI 基础设施与受治理的智能体、工作流程、知识、监控和可衡量的成果连接起来。
“主权 AI”所指的远不止模型运行在哪里。我们在每一层都为掌控而设计。
您的文档、提示词与输出始终留在您定义的边界内——绝不会用于训练共享或第三方模型。
可供您审查、微调、版本管理和替换的开源或定制模型——不依赖单一外部供应商。
运行在您的云账户、数据中心或物理隔离环境中——基础设施边界由您定义。
交付后，您的团队可以自主运营、审计并扩展平台——不被锁定在持续的黑箱依赖中。
当数据控制、可审计性或司法辖区要求不容妥协时，主权 AI 是正确的路线。
我们从第一天起就围绕这些业务与监管约束进行设计。
这是一个分层平台，而非单一的模型端点——每一层都部署在您的边界之内。
文档摄取、安全向量存储与检索——全部在您的环境内建立索引。
私有大语言模型的服务与微调，对每个已部署模型进行版本控制。
受治理的智能体在明确的护栏内，对您的系统执行经过授权的操作。
对每一次请求进行日志记录、评估、访问控制与审计追踪。
作为一组服务部署在您的基础设施内部——而不是对外部黑箱的一次调用。
合适的边界取决于您的约束条件，而非一套放之四海而皆准的方案。每种模式都有自己的数据流——绝不会出现“完全本地部署”又“调用外部 API”的混合情况。
无论边界划在哪里，平台能力始终一致。
部署并微调开源或定制模型，具备完整版本控制,且不存在共享的多租户推理。
针对您自有文档的企业级搜索与检索，在需要时完全隔离于公共网络之外。
智能体在明确权限、审批步骤与审计日志范围内对系统采取行动——而非无限制的自主性。
基于 Dropp Technologies 基础设施经验构建的推理扩展、内存管理与模型监控。
基于角色的访问控制、SSO 集成，以及覆盖模型与智能体的完整请求级审计追踪。
对模型输出的持续评估、漂移检测,以及为合规与质量审查而构建的日志记录。
每个项目都包含文档与面向您团队的实操知识转移——确保平台在不持续依赖 Cortex 的情况下依然可运营、可审计、可扩展。
在您承诺全面部署之前，一条分阶段验证价值的路径。
为一个有限的试点明确边界、数据流与成功标准。
第 1–2 周在您选定的边界内，针对真实用例进行可运行的部署。
第 3–8 周为全面运营使用进行加固、访问控制与监控。
第 9–14 周持续支持，或向您内部团队完整转移知识。
持续进行它意味着数据、模型、部署与运营控制都留在您定义的边界内——而不仅仅是服务器物理上放在哪里。
可以。在物理隔离部署中，任何时刻都不存在通往公共互联网的网络路径——更新通过受控的离线流程交付。
不是。我们最常部署开源模型以实现完全掌控和可审查性，但该架构也支持在符合您需求时使用授权或定制模型。
大多数试点针对单一、定义明确的用例规划为 6 到 8 周，以便您在承诺投入生产之前评估真实效果。
在工作开始前，会针对您选择的部署模式明确定义数据流——请参阅上文的部署模式，了解究竟哪些内容会离开、哪些不会离开您的边界。
您拥有已部署的模型、数据与基础设施。每个项目都包含文档与知识转移，确保您的团队能够独立运营。