LLM autoadattanti, modelli linguistici: il modello on-premise per un apprendimento sicuro e continuo

Cos'è un LLM autoadattativo (in pratica)?

Un LLM autoadattante è un modello distribuito localmente che (1) viene addestrato in modo personalizzato sui tuoi dati ; (2) viene costantemente migliorato con il feedback degli operatori e nuovi esempi; e (3) viene eseguito completamente all'interno della tua rete , spesso in modalità air gap , in modo che non si verifichi alcuna trasmissione esterna . Non è un chatbot cloud generico; è un modello sovrano legato ai tuoi fascicoli, alle tue regole e ai tuoi modelli di reporting.

Perché l'on-prem è importante: le distribuzioni di Inteliate sono progettate per lavori regolamentati: disconnessi da Internet , diritti utente completi (RBAC) , crittografia end-to-end , registri delle attività completi/immutabili e un'appliance " in-a-box " opzionale per siti con restrizioni.

Perché questa è la soluzione perfetta per Inteliate

1. Architettura coordinata. Lo stack di base di Inteliate (Knowledge Base basate sull'intelligenza artificiale + Case Management basato sull'intelligenza artificiale + Fusion drag-and-drop + Report in un clic) unifica già file ed esportazioni di database in un unico database organizzato e unificato . Un LLM autoadattante si basa sugli stessi binari, apprendendo da quel corpus in modo sicuro on-prem.

2. Ciclo di vita del modello collaudato. Inteliate offre un ciclo misurato : Raccolta dati → Preparazione → Formazione → Valutazione → Distribuzione → Riaddestramento , in modo che il modello continui a migliorare grazie al feedback degli operatori e ai dati aggiornati.

3. Critico per la sicurezza di default. Distribuisci offline senza trasmissione esterna , RBAC , crittografia e registri immutabili ; i pacchetti di prove e i report rimangono nella tua giurisdizione.

4. Utilizza ciò che hai già. Si integra con l'infrastruttura esistente; non è necessario creare connettori per iniziare, perché la fusione automatizzata acquisisce "qualsiasi cosa" tramite trascinamento della selezione e cartelle attive.

Architettura tecnica (come funziona realmente)

1) Livello di dati e di ingestione

• Trascina e rilascia PDF, e-mail, fogli di calcolo, esportazioni e tabelle; la piattaforma normalizza, deduplica e risolve le entità in un unico schema.

• Le fonti diventano un database di casi unificato per la ricerca, le mappe dei collegamenti e la creazione di report, il tutto in sede.

2) Livello di conoscenza e caso

• Le basi di conoscenza AI + Case Management espongono il corpus agli investigatori e ai team di conformità con report in 1 clic per risultati coerenti.

3) Strato modello (LLM autoadattante)

• Formazione personalizzata sul tuo corpus (termini del settore, stili di report, lingue locali).

• Output vincolati da policy (ad esempio, modelli SAR/STR, riepiloghi degli incidenti) generati offline .

4) Guardrail e governance

• RBAC fino al livello caso/funzione, crittografia E2E , registri di controllo immutabili , disconnessione da Internet facoltativa.

5) Miglioramento continuo (MLOps offline)

• Il ciclo di vita in sei fasi si svolge all'interno del tuo ambiente . Tu imposti le metriche di valutazione; le correzioni degli operatori alimentano il ciclo di riaddestramento in modo che la precisione non ristagna.

Il ciclo di vita autoadattante (ciclo misurato di Inteliate)

1. Raccolta dati : raccogli documenti, tabelle, regole ed esempi di risposte dal tuo dominio.

2. Preparazione : pulire, normalizzare e deduplicare; mappare le entità.

3. Formazione/Adattamento : adatta la tua terminologia, i tuoi formati e le tue lingue.

4. Valutazione : verifica la precisione/richiamo e le metriche specifiche dell'attività da te definite.

5. Distribuzione : installazione sulla tua infrastruttura; integrazione con la piattaforma di base.

6. Riqualificazione : fornisci nuovi esempi e feedback agli operatori per tenere il passo con i cambiamenti.

Inteliate crea/adatta regolarmente modelli in poche settimane e li aggiunge alla piattaforma in pochi giorni , per poi continuare a migliorarli on-prem con cicli di riqualificazione.

Dove un LLM autoadattante paga (per settore)

Forze dell'ordine e intelligence : redigere riassunti di intelligence da file misti; cercare video per descrizione ("uomo con un maglione rosso vicino a un'auto rossa") e allegare report pronti per la verifica . Le traiettorie dei veicoli e l'assistenza OSINT sono disponibili insieme all'LLM nello stesso hub di casi.

AML/KYC e FinCrime : scrivi resoconti SAR/STR offline da transazioni, pacchetti KYC, sanzioni/PEP/media avversi; controlla i costi aggiungendo solo i database di cui hai bisogno .

Aeroporti e aviazione : mantenere i dati dei passeggeri e del carico all'interno del perimetro; abbinare l'LLM (briefing, note di prova) alla suite di modelli aeroportuali (rilevamento di articoli illeciti, riconciliazione delle dichiarazioni, analisi CCTV).

Dogana e porti : utilizza l'LLM per generare resoconti di sequestri/evasioni supportati da immagini dopo il conteggio degli strati radiografici e il confronto con le dichiarazioni (verde/giallo/rosso). I progetti mostrano una riduzione dell'80-90% del lavoro manuale nel triage radiografico; il tuo LLM trasforma questi risultati in pacchetti di prove.

Assicurazione e SIU : riepiloga i file dei sinistri, segnala le lacune e standardizza gli output con 1 clic

report —on-prem, con registri di controllo completi .

Manuale di gioco

Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita, Qatar (GCC). Operare in modalità air-gapped se necessario; implementare come "in-a-box" ; integrare con telecamere a circuito chiuso/raggi X/registrazioni esistenti; tutte le azioni sono completamente registrate .

Regno Unito e UE. L'elaborazione sovrana supporta operazioni conformi al GDPR: nessun cloud, nessun dato esce dal sistema , RBAC, crittografia e registri immutabili.

Sud-est asiatico (porti e zone franche). Abbinare l'LLM alla riconciliazione dichiarazione-radiografia ; esportare prove con immagini e conteggi per i team fiscali e legali.

Sicurezza pubblica e banche negli Stati Uniti. Combina la ricerca per descrizione di telecamere a circuito chiuso, punteggio di rischio e priorità degli avvisi , e SAR/STR con un clic, il tutto in sede.

Come misurare il successo

• T_ingest → T_answer: primo file rilasciato → prima bozza utile (minuti). Previsti tagli importanti con la fusione drag-and-drop + domain LLM.

• Qualità della bozza (impegno dell'editor): correzioni ogni 1.000 parole prima/dopo la revisione. (Fase di valutazione.)

• Segnala TAT: caso pronto → esportazione con 1 clic .

• Completezza dell'audit: presenza di RBAC + log immutabili su ogni esportazione.

• Controllo dei costi (KYC): % controlli eseguiti utilizzando solo i database necessari .

Lista di controllo dell'acquirente

• Distribuzione: on-prem e offline ; air-gapped opzionale; fattore di forma "in-a-box" .

• Sicurezza: RBAC , crittografia E2E , registri delle attività completi/immutabili .

• Livello dati: Fusion drag'n'drop ; nessun connettore obbligatorio per iniziare; singolo database di casi unificato .

• Applicazioni: basi di conoscenza AI , gestione dei casi AI , report con 1 clic .

• Ciclo di vita del modello: Raccolta dati → Preparazione → Formazione → Valutazione → Distribuzione → Nuova formazione documentata ed eseguita in locale .

• Proprietà/sovranità: i tuoi dati restano tuoi ; i modelli preesistenti di Inteliate sono concessi in licenza per l'uso in sede.

  
  

Tempistiche di implementazione (cosa aspettarsi)

• Settimane: creare/addestrare o adattare il dominio LLM.

• Giorni: integra nella piattaforma Inteliate e installa sui tuoi server (o sull'appliance).

• In corso: riqualificazione programmata in base al feedback degli operatori e ai nuovi dati, interamente in sede.

Risposta breve: un modello linguistico autoadattante (LLM) installato in locale apprende dai tuoi documenti, utenti e risultati offline , con accesso basato sui ruoli , crittografia end-to-end e registri di controllo immutabili . Si adatta perfettamente a Inteliate perché la piattaforma di base fornisce già l'ingestione drag-and-drop , basi di conoscenza basate sull'intelligenza artificiale , un singolo database di casi unificato e report con un clic , oltre a un ciclo di vita misurato in sei fasi per formazione → valutazione → riqualificazione sulla tua infrastruttura.