Krachtige AI.
Binnen je eigen infrastructuur.
Private AI zonder vertrouwelijke gegevens naar een publiek model te sturen. We ontwerpen en bouwen AI-omgevingen die draaien in je private cloud, on-premise of volledig air-gapped — afgestemd op je taken en risicoprofiel.
- Maatwerk na een inhoudelijke intake — afgestemd op hardware, integraties, beveiliging en ondersteuning.
- Een geheimhoudingsovereenkomst kan vóór de technische verkenning worden geregeld.
Vier implementatievormen.
Eén eerlijke vergelijking.
Bekijk per variant waar gegevens naartoe gaan en welke externe verbindingen blijven bestaan. Niet iedere implementatie hoeft air-gapped te zijn en geen enkele architectuur neemt elk risico weg.
On-premise. Modeluitvoering, zoeken in interne kennis en procesaansturing draaien op hardware binnen je eigen organisatie. Prompts en documenten blijven binnen je infrastructuur; externe model-API's zijn niet nodig.
Een complete private AI-omgeving.
Meer dan een model op een server.
- Lokale inferentie — modellen met openbare gewichten die op je hardware draaien, bijvoorbeeld via Ollama of llama.cpp, geselecteerd en getest op je eigen taken.
- Private kennislaag (RAG) — je documenten worden geïndexeerd met behoud van toegangsrechten, zodat antwoorden bronnen noemen en alleen tonen wat iemand mag zien.
- Documentindexering — contracten, wiki's, gedeelde schijven en databases worden actueel gehouden met incrementele updates.
- Interne AI-API's — één beheerd toegangspunt voor je tools en workflows, in plaats van losse integraties.
- Toegangscontrole — rechten per rol, versleutelde sleutels en waar nodig gescheiden omgevingen.
- Monitoring en logging — gebruik, responstijd, kwaliteitssignalen en een volledig controleerbaar logboek.
- Back-up en onderhoud — modelupdates, opnieuw opbouwen van indexen en herstel zijn vanaf de eerste dag gepland.
Hardware- en modelkeuze op basis van metingen.
De capaciteit voor lokale AI bepalen is een technische afweging. Tokendoorvoer, contextlengte, gelijktijdigheid en kwantisering beïnvloeden elkaar. Een te lichte configuratie belemmert het werk; een onnodig zware configuratie verspilt capaciteit en beheer.
We benchmarken kandidaatmodellen op representatieve taken voordat we hardware adviseren. Onze methode is openbaar: de AMD Strix Halo Local LLM Guide omvat 13 systemen of onafhankelijke bronnen, 10 community-benchmarkbijdragers en 300+ GitHub-sterren.
Voor wie is dit?
Voor juridische en professionele dienstverlening, financiële processen, zorgadministratie, kennisintensieve organisaties, publieke-sectorleveranciers en ieder bedrijf waarvan contracten, documenten of intellectueel eigendom niet via een publieke AI-API mogen gaan.
Privacy hoort in de architectuur — niet in een instelling die je achteraf aanzet.
Van vereisten naar een werkende private AI-omgeving.
Vereisten
Dataclassificatie, taken, gebruikers, prestatiedoelen en naleving van wet- en regelgeving. Als je wilt, tekenen we eerst een geheimhoudingsovereenkomst.
Architectuur
Implementatiemodel, netwerkontwerp, shortlist van modellen en hardwarecapaciteit — gedocumenteerd en beoordeeld met je IT-team.
Evaluatie
We benchmarken kandidaatmodellen op representatieve taken. Metingen bepalen de keuze, niet de claims van leveranciers.
Bouwen & integreren
Modelomgeving, private kennisindex, toegangsbeheer, interne API en koppelingen met je systemen.
Beheer
Zorgvuldige overdracht met documentatie, plus optionele ondersteuning voor updates, evaluaties en uitbreidingen.
Geen standaardconfiguratie voor niet-standaard werk. Na een inhoudelijke intake ontvang je een voorstel dat architectuur, implementatie en ondersteuning als één geheel afbakent.
Houd gevoelige AI-taken binnen je eigen infrastructuur.
Vertel ons welke gegevens je infrastructuur niet mogen verlaten. We ontwerpen de architectuur rond die grens — desgewenst onder een geheimhoudingsovereenkomst.