Flora esegue una pipeline completamente locale e con sovranità dei dati. Ingestione, embedding, retrieval e generazione restano dentro il perimetro che controlli, così le informazioni sensibili non lasciano mai la tua rete.
I documenti vengono analizzati entro il confine della tua rete.
Vettori e metadati restano nel tuo deployment di Qdrant.
Solo il contesto autorizzato raggiunge il modello.
Ogni fase è ottimizzata per throughput, latenza e controllo rigoroso del percorso dei dati.
Doctor si collega in modo sicuro alle knowledge base aziendali e analizza documenti complessi all'interno della rete locale, così il contenuto sorgente non lascia mai il perimetro durante l'ingestione.
Tutto il parsing avviene on-premise, senza uscita dei documenti verso servizi esterni.
Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) trasforma i contenuti ripuliti in embedding vettoriali molto accurati con latenza quasi nulla, mantenendo questa fase abbastanza veloce per pipeline ad alto volume.
Gli embedding locali vengono generati subito dopo il parsing, senza alcun passaggio di rete.
Qdrant memorizza i vettori su larga scala e supporta ricerche in sotto-millisecondo, mentre i filtri RBAC applicati al retrieval restringono il set dei candidati ai soli documenti che l'utente può vedere.
I filtri di accesso vengono applicati prima che i risultati vengano ordinati o restituiti.
vLLM produce la risposta finale su hardware locale usando PagedAttention per mantenere un'inferenza ad alto throughput e bassa latenza anche quando il volume delle richieste cresce.
PagedAttention mantiene efficiente l'uso della memoria GPU sotto carico.
Ottieni un'architettura di deployment che i team di sicurezza e piattaforma possono valutare con fiducia.