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RAG privado: responda sobre os seus próprios documentos

A geração aumentada por recuperação permite que um agente leia os seus contratos, relatórios, wikis e processos e responda a perguntas com citações — e um stack de RAG privado mantém cada documento em hardware que você controla.

Por que deve ser privado

O seu conhecimento mais valioso é também o mais sensível: contratos, finanças, processos, wikis internos. Enviá-lo para uma API pública para obter respostas é exatamente a troca errada. O RAG privado combina um modelo de embeddings local com um modelo de chat local para que a recuperação e a geração fiquem ambas em 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 abertos que se adequam a esta tarefa, calculados a partir do nosso catálogo.

Hardware recomendado

Máquinas que se adequam a esta implantação, as mais potentes primeiro.

O pack Legal / DocMatch

A confidential evidence and document agent for legal teams.

O que faz

  • 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

Liga-se a

Document storesEmailGoogle WorkspaceCase management

Os conectores são a forma como o agente realiza trabalho real — veja por que o hardware por si só não basta.

Opções de implantação

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.

Perguntas frequentes

O que preciso para executar um RAG privado?+

Dois modelos: um modelo de embeddings pequeno (p. ex. nomic-embed-text) para a recuperação e um modelo de chat capaz (p. ex. Qwen2.5 14–32B) para responder. Ambos funcionam numa única GPU de 16–24 GB para a maioria dos conjuntos de documentos.

Em que é que isto difere de um chatbot normal?+

O RAG recupera as passagens mais relevantes dos seus documentos e entrega-as ao modelo, de modo que as respostas se baseiam nos seus dados com citações — e não nos dados de treino do modelo.

Pode tudo ficar on-premise?+

Sim. Os embeddings, o índice vetorial e o modelo de chat funcionam todos no seu hardware, por isso nenhum conteúdo de documento sai da sua infraestrutura.

Execute RAG privado: responda sobre os seus próprios documentos como um 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.