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RAG privado: responde sobre tus propios documentos

La generación aumentada por recuperación permite que un agente lea tus contratos, informes, wikis y expedientes y responda preguntas con citas, y un stack de RAG privado mantiene cada documento en hardware que tú controlas.

Por qué debería ser privado

Tu conocimiento más valioso es también el más sensible: contratos, finanzas, expedientes, wikis internos. Enviarlo a una API pública para obtener respuestas es justo el intercambio equivocado. El RAG privado combina un modelo de embeddings local con un modelo de chat local para que tanto la recuperación como la generación se queden en casa.

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Modelos recomendados

Modelos abiertos que encajan en este trabajo, calculados a partir de nuestro catálogo.

Hardware recomendado

Máquinas que se adaptan a este despliegue, las más potentes primero.

El pack Legal / DocMatch

A confidential evidence and document agent for legal teams.

Qué hace

  • Evidence and exhibit search with cited passages
  • Contract and clause Q&A across matters
  • Discovery review and summarization
  • Privileged-material assistants that never leave the office

Se conecta a

Document storesEmailGoogle WorkspaceCase management

Los conectores son la forma en que el agente realiza trabajo real: consulta por qué el hardware por sí solo no basta.

Opciones de despliegue

Local appliance

A quiet box on-site running your agents. Lowest cost per request and full data residency for a single office or property.

Best for: SMBs, single sites, confidential data, predictable everyday workloads.

On-prem server

A workstation or server in your rack or closet, serving many agents and larger models to a whole team or department.

Best for: Departments, regulated data, high steady volume, multi-agent platforms.

Cloud GPU

Rented GPUs in your own cloud account for bursts, the largest models, or before you've validated volume — no hardware to own.

Best for: Spiky demand, frontier models, pilots, overflow capacity.

Hybrid

Everyday private agents run locally; heavy or occasional jobs burst to the cloud. The pragmatic default for most businesses.

Best for: Most real deployments — control and cost locally, elasticity in the cloud.

Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para ejecutar un RAG privado?+

Dos modelos: un modelo de embeddings pequeño (p. ej. nomic-embed-text) para la recuperación y un modelo de chat capaz (p. ej. Qwen2.5 14–32B) para responder. Ambos se ejecutan en una sola GPU de 16–24 GB para la mayoría de los conjuntos de documentos.

¿En qué se diferencia esto de un chatbot normal?+

El RAG recupera los pasajes más relevantes de tus documentos y se los da al modelo, de modo que las respuestas se basan en tus datos con citas, no en los datos de entrenamiento del modelo.

¿Puede quedarse todo on-premise?+

Sí. Los embeddings, el índice vectorial y el modelo de chat se ejecutan todos en tu hardware, así que ningún contenido de documentos sale de tu infraestructura.

Ejecuta RAG privado: responde sobre tus propios documentos como un AI Business OS privado

Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.