人工智能与机器学习
私有 AI 基础设施、流水线与集成：模型托管并维护在您掌控的 GPU 上，连接您自有的数据，并保留在澳大利亚境内。
- NVIDIA
- PyTorch
- Hugging Face
- Ollama
- vLLM
- Qdrant
私有 AI，像您的其他基础设施一样精心构建。
AI 如今既是软件问题，也是基础设施问题。语言模型和机器学习模型需要 GPU 算力、周密的托管、监控和补丁更新，还需要清楚回答数据去向的问题。NGN 在本地、托管机房或云端设计、构建并运维这些基础设施，规模与您实际需要完成的工作相匹配。
在业务层面，我们把 AI 连接到员工已经在用的系统，例如 Microsoft 365、CRM、服务台和文档库，使助手基于您自有的数据作答、注明出处，并遵循人员现有的权限。日常工作流可以实现自动化，任何更改数据的操作都由人工批准。
从第一次沟通起，安全与数据主权就已纳入设计：模型托管在澳大利亚，每次请求都有访问控制和审计日志，具备防范提示注入和数据泄露的防护措施，除非您决定，否则不会向第三方模型提供商发送任何内容。这有助于您履行《隐私法》规定的义务，包括 将于 2026 年 12 月 10 日生效的自动化决策透明度要求。
为什么选择 NGN 构建私有 AI
- 首先是基础设施工程师：GPU、网络、存储和 Kubernetes 由同一团队运维
- 默认托管在澳大利亚，您的数据绝不会用于训练第三方模型
- 采用可检查、可版本管理、可长期保留的开放权重模型，而不是依赖黑箱
- 检索遵循现有权限，助手只能看到其用户有权查看的内容
- 防护措施、访问控制和审计日志从一开始就内置，而非事后补加
- 如实评估规模：当更小的模型或托管服务更合适时，我们会直接告诉您
我们构建、托管并运维的开放 AI 技术栈
GPU、开放权重模型、推理服务、检索以及底层平台，全部运行在您掌控的硬件上。
- NVIDIA
- Meta Llama
- Mistral AI
- Qwen
- Hugging Face
- PyTorch
- vLLM
- Ollama
- scikit-learn
- MLflow
- PostgreSQL配合 pgvector
- Qdrant
- Python
- FastAPI
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Prometheus
- Grafana
- Microsoft 365
- Linux
产品名称和标志均为其各自所有者的商标，仅用于标明我们所使用的技术；NGN 与这些所有者无关联，也未获得其认可。
人工智能与机器学习能力
GPU 基础设施与容量
部署在本地、托管机房或云端的 GPU 服务器与集群，根据您的真实工作负载（模型大小、并发量和响应时间目标）确定规模。我们规划容量、搭建平台，并保持驱动程序、CUDA 和固件为最新版本。
模型托管与推理
通过私有 API 提供开放权重语言模型和您自己的机器学习模型服务，具备批处理、自动扩缩容、配额和健康检查。新模型版本在上线前会先用您的提示词进行测试。
向量数据库与检索
将您的文档索引到 PostgreSQL（配合 pgvector）等向量存储中，与源文档保持同步，并按人员现有的权限过滤，确保每个回答都取自正确的资料。
MLOps 与流水线
数据流水线、训练与微调、评估、模型注册表以及模型 CI/CD。每次发布都有版本记录且可复现，只有优于被替换版本时才会发布上线。
监控与漂移检测
在一个仪表板上查看延迟、吞吐量、GPU 健康状况和成本，并对生产环境中的模型进行漂移和质量监控，在用户察觉之前发现逐渐变差的模型。
AI 助手与集成
连接 Microsoft 365、CRM、服务台和文档库的助手与智能体，回答时注明出处并自动化日常工作流，任何更改数据的操作都由人工批准。
防护措施与 AI 安全
输入与输出筛查、提示注入与数据泄露防护、智能体最小权限访问、密钥不进入提示词，并对每一次请求和回复进行审计记录。
私有与主权 AI
模型、嵌入和日志托管在澳大利亚、运行于您掌控的基础设施上，除非您选择，否则不会向第三方模型提供商发送任何提示词或文档。旨在帮助您履行《隐私法》规定的义务。
技术与工具
我们构建、托管和维护的人工智能与机器学习技术栈。
NVIDIA、CUDA 及其他产品名称均为其各自所有者的商标。
我们能否在数据不离开澳大利亚的前提下使用 AI？
可以。开放权重语言模型可以运行在澳大利亚数据中心的基础设施上，无论是您自己的服务器、托管机房还是澳大利亚的云区域。模型、已索引的文档和日志都留在这一边界之内，除非您决定这样做，否则不会有任何提示词或文件发送给海外模型提供商。
我们的数据会被用来训练别人的 AI 模型吗？
私有托管模型时不会：提示词和文档从不会到达第三方提供商，因此不存在任何可供他人训练的数据。如果某项任务更适合使用商业 AI 服务，我们会采用提供商提供的企业版条款和设置，将您的数据排除在训练之外，并且不把敏感数据交给该服务。
运行 AI 需要我们自己购置 GPU 吗？
不一定。这取决于有多少人使用、回答需要多快，以及数据有多敏感。较小的模型在单块 GPU 上就能运行良好，许多机构先在澳大利亚云区域租用 GPU 算力，待使用量稳定、自购硬件更划算时再迁移到自有硬件。我们根据预期使用量而不是凭猜测来确定规模。
什么是检索增强生成（RAG）？
RAG 在提出问题的那一刻，从向量数据库中检索出您自有文档中最相关的段落并提供给语言模型，使回答基于您的资料并能注明出处。您的文档保存在您自己的存储中，模型不会用它们重新训练，检索也可以遵循人员现有的权限。
你们如何保护 AI 助手免受提示注入和数据泄露？
采用多层防护，因为任何单一控制都不够。用户输入和检索到的内容都被视为不可信；策略网关会筛查提示词和回复；检索只返回该用户有权查看的文档；智能体按最小权限获得访问，涉及更改数据的操作须由人工批准；密钥绝不放入提示词；每一次请求和回复都会被记录。上线前我们还会用对抗性提示词测试整体效果。
私有 AI 部署对遵守《隐私法》有什么帮助？
澳大利亚隐私原则（APP）适用于 AI 系统中的个人信息，与其他任何地方一样。私有托管有助于您满足这些原则：您清楚数据存放在哪里、谁访问过以及为何访问，并且可以更正或删除数据。如果您使用对个人有重大影响的自动化决策，将于 2026 年 12 月 10 日生效的透明度义务同样适用，因此我们会记录 AI 的使用方式和使用场景。
你们可以托管和维护哪些 AI 模型？
Llama、Mistral、Qwen 和 Gemma 等开放权重语言模型系列，用于搜索和检索的嵌入模型，以及使用 PyTorch、scikit-learn 或 XGBoost 等工具构建的传统机器学习模型。我们根据任务、硬件和许可条款进行选择，并在新模型版本替换现有版本之前，用您自己的提示词和数据对其进行测试。
We have used Next Generation Networks for several custom solution projects that went well beyond the standard scope listed on their website. Every time, the team has been exceptional—genuinely enthusiastic about tackling complex challenges and consistently delivering solutions that exceed…
James Johnson
View on Google
Great internet and phone service, excellent customer service.
Fiori Mercuri
View on Google
Impeccable support and service! Would highly recommend.
Samuel Tolentino
View on Google
⭐⭐⭐⭐⭐
Great service from Next Generation! They really helped us get our internet running fast and smoothly. The process was easy, and their team was very helpful and responsive. We’re really happy with the improved internet speed and connection. Highly recommended!
Mariwel Largosa
View on Google
We engaged Next Generation Networks to build the ecommerce site for South West Apparel, and we couldn't be happier with the result. The team's attention to detail was outstanding. Everything from the layout and product pages to the checkout experience was carefully thought through, and they took…
Houssam Homsi
View on Google
与我们聊聊私有 AI。
告诉我们您希望 AI 做什么，以及会涉及哪些数据。我们会给出一个切实可行且安全的实现方案。
给我们留言
我们会在同一个工作日内回复