Ja. Eine Private-AI-/RAG-Architektur kann so geplant werden, dass Inferenz, Embeddings, Vektordatenbank und Wissenszugriff vollständig im internen Netz stattfinden. Modelle, Updates oder Dokumente werden dann über definierte und kontrollierte Importprozesse eingebracht.

Bei einer konsequenten On-Premises-Architektur bleiben Daten, Indizes und AI-Workloads in Ihrer eigenen Umgebung. Ob einzelne externe Dienste benötigt werden, wird im Design ausdrücklich festgelegt; ein produktiver Betrieb muss nicht auf öffentliche KI-APIs angewiesen sein.

VCF 9 stellt eine integrierte Private-Cloud-Plattform für virtuelle Maschinen, moderne Anwendungen und AI-Workloads bereit. virtiQ unterstützt bei Architektur, Adoption, Upgrade, Lifecycle sowie der Einbindung von Netzwerk, Storage, GPU, Backup und Recovery.

Beim Retrieval-Augmented Generation werden freigegebene Inhalte aufbereitet, indexiert und bei einer Anfrage gezielt als Kontext für das Sprachmodell bereitgestellt. Dadurch kann die Antwort auf internen Wissensquellen basieren, ohne den gesamten Datenbestand an einen öffentlichen KI-Dienst zu übertragen.

Besonders für Behörden, Gemeinden, regulierte Unternehmen und Organisationen mit vertraulichen Daten oder abgeschotteten Netzen. Entscheidend sind Schutzbedarf, Datenklassifizierung, Verfügbarkeit, Performance und der gewünschte Betriebsmodus.