RAG privé : répondez sur vos propres documents
La génération augmentée par récupération permet à un agent de lire vos contrats, rapports, wikis et dossiers et de répondre aux questions avec des citations — et un stack RAG privé garde chaque document sur du matériel que vous contrôlez.
Pourquoi cela devrait rester privé
Vos connaissances les plus précieuses sont aussi les plus sensibles : contrats, données financières, dossiers, wikis internes. Les envoyer à une API publique pour obtenir des réponses est exactement le mauvais compromis. Le RAG privé associe un modèle d'embeddings local à un modèle de chat local pour que la récupération et la génération restent toutes deux en interne.
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.
128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem
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Modèles recommandés
Modèles ouverts adaptés à cette tâche, calculés à partir de notre catalogue.
- DeepSeek-R1 671B (MoE)Détails →DeepSeek · ~671B · fonctionne sur Supermicro 8x H100 SuperServer
- Llama 3.1 405BDétails →Llama · ~405B · fonctionne sur Supermicro 8x H100 SuperServer
- Qwen3 235B-A22B (MoE)Détails →Qwen · ~235B · fonctionne sur Supermicro 8x H100 SuperServer
- Qwen2.5 72BDétails →Qwen · ~72B · fonctionne sur Supermicro 8x H100 SuperServer
- Llama 3.1 70BDétails →Llama · ~70B · fonctionne sur Supermicro 8x H100 SuperServer
Matériel recommandé
Machines adaptées à ce déploiement, les plus performantes d'abord.
- 87/100HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
- 87/100Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
- 87/100Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
- 76/100Apple Mac Studio (M2 Ultra)Apple · Apple Silicon
- 75/100Quad RTX 4090 AI Workstation (reference profile)Reference · AI Workstations
Le pack Legal / DocMatch
A confidential evidence and document agent for legal teams.
Ce qu'il fait
- ▸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 connecte à
Les connecteurs permettent à l'agent d'accomplir un vrai travail — voir pourquoi le matériel seul ne suffit pas.
Options de déploiement
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.
Questions fréquentes
De quoi ai-je besoin pour exécuter un RAG privé ?+
Deux modèles : un petit modèle d'embeddings (p. ex. nomic-embed-text) pour la récupération et un modèle de chat performant (p. ex. Qwen2.5 14–32B) pour répondre. Les deux fonctionnent sur un seul GPU de 16–24 Go pour la plupart des ensembles de documents.
En quoi est-ce différent d'un chatbot classique ?+
Le RAG récupère les passages les plus pertinents de vos documents et les fournit au modèle, de sorte que les réponses sont ancrées dans vos données avec des citations — et non dans les données d'entraînement du modèle.
Tout peut-il rester on-premise ?+
Oui. Les embeddings, l'index vectoriel et le modèle de chat fonctionnent tous sur votre matériel, donc aucun contenu de document ne quitte votre infrastructure.
Exécutez RAG privé : répondez sur vos propres documents comme un AI Business OS privé
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.