Čtyři pilíře a governance, na kterých Auredo stojíThe four pillars and governance Auredo stands on
Bezpečnost, minimum halucinací, jeden zdroj pravdy a paměť, která se učí — a kontrolní mechanismy, které to všechno vynucují v systému, ne jen v prezentaci. Security, minimal hallucination, a single source of truth and a memory that learns — plus the control mechanisms that enforce all of it in the system, not just in a slide.
Na čem Auredo stojíWhat Auredo stands on
Bezpečnost, důvěryhodné odpovědi, jeden zdroj pravdy — a paměť, která se učí. Vynucené v kódu a v datovém modelu, ne jen slíbené v prezentaci.Security, trustworthy answers, a single source of truth — and a memory that learns. Enforced in code and data model, not just promised in a slide.
BezpečnostSecurity
Stack může běžet plně u vás — on-prem, VPC nebo privátní cloud. Když chcete, provozujeme ho i jako SaaS. Ven jde jediná hrana — inference AI modelu — a tu řídíte vy: EU servery, žádný trénink na vašich datech.The stack can run fully in-house — on-prem, VPC or private cloud. If you prefer, we run it as SaaS too. The only edge leaving your network is AI-model inference — and you control it: EU servers, no training on your data.
- On-prem / VPC nasazeníOn-prem / VPC deployment
- RBAC vynucený v kóduRBAC enforced in code
- Auditní stopa každého čtení i voláníAudit trail of every read and call
Minimální halucinaceMinimal hallucination
Radši „nevím" než výmysl. Odpovědi stojí na vašem znalostním grafu, ne na domýšlení modelu — a každá má dohledatelný zdroj.„I don't know" beats a fabrication. Answers are grounded in your knowledge graph, not model guesswork — and each one has a traceable source.
- Grounding ve vašich datechGrounding in your data
- Deterministické guardrailyDeterministic guardrails
- Dohledatelné zdroje odpovědíTraceable answer sources
Jeden zdroj pravdySingle source of truth
Interní knowledge jako jediná pravda pro celou firmu — znalostní graf s vlastnostmi výše a k němu připojené datové konektory a file storage. S různými přístupovými právy.Internal knowledge as the single truth for the whole company — the knowledge graph with the properties above, plus data connectors and file storage you plug into it. With granular access rights.
- Sdílená interní znalostShared internal knowledge
- Datové konektory + file storage v jednom grafuData connectors + file storage in one graph
- Práva per org / projekt / roleRights per org / project / role
- Izolace dat per organizacePer-org data isolation
Paměť a učeníMemory & learningrozvíjímeevolving
Model je jen pronajatá schopnost — učení zůstává u vás a nabaluje se. Auredo si pamatuje kontext napříč konverzacemi a v klidových cyklech („snění") vylepšuje své skilly i znalost. Kontrola správnosti hlídá, že se systém opravdu zlepšuje — ne zhoršuje.The model is just rented capability — the learning stays with you and compounds. Auredo remembers context across conversations and, in idle „dreaming" cycles, improves its own skills and knowledge. Correctness checks make sure the system actually gets better — not worse.
- Obecná paměť napříč chatyGeneral memory across chats
- Snění → lepší skilly a znalostDreaming → better skills & knowledge
- Kontrola ověřuje, že se to zlepšujeChecks verify it keeps improving
Důvěra vynucená v systému, ne slíbená v prezentaciTrust enforced in the system, not promised in a slide
Ne dozor nalepený zvenčí až potom. Auredo řídí AI v celém životním cyklu — pravidla platí před akcí, u rizikových kroků rozhoduje člověk během, výstup se kontroluje po a stopa zůstává vždy.Not oversight bolted on afterwards. Auredo governs AI across the whole lifecycle — rules apply before the action, a human decides during on risky steps, output is checked after, and a trail stays always.
Kontrola správnosti faktů a dodržování pravidelFact-correctness & rule-compliance checks
Průběžně ověřujeme, že odpovědi jsou fakticky správné a drží se vašich pravidel, ne jen věrohodně znějící — a že se systém při učení zlepšuje, ne zhoršuje.We continuously verify answers are factually correct and stay within your rules, not just plausible-sounding — and that the system improves as it learns, not degrades.
Anonymizace & output safetyAnonymization & output safety
Osobní data se před odesláním do modelu maskují a výstup se kontroluje na citlivý obsah — v riziku se maskuje nebo zadrží k review.Personal data is masked before it reaches the model, and output is checked for sensitive content — masked or held for review on risk.
Auditní stopaAudit trail
Každé čtení i volání je zaznamenané a dohledatelné — pro bezpečnost i compliance.Every read and call is logged and traceable — for security and compliance.
Optimalizace nákladůCost optimization
Vidíte spotřebu a cenu za AI modely per model, uživatel i projekt — bez překvapení na faktuře.See AI-model usage and cost per model, user and project — no surprises on the invoice.
Sken skillů před nasazenímSkill scan before deployment
Každý skill projde bezpečnostním skenem (prompt injection, únik dat, nebezpečný kód) ještě před tím, než ho agent smí spustit — standardem NVIDIA / OWASP.Every skill is security-scanned (prompt injection, data exfiltration, dangerous code) before an agent may run it — using the NVIDIA / OWASP standard.
Vidíte, co kde stojíYou see what costs what
Spotřeba a cena za AI podle modelu, uživatele i projektu — takže víte, kde utrácíte, a můžete to optimalizovat.AI usage and cost by model, user and project — so you know where the money goes and can optimize it.
Máte zájem o nezávazné představení?Interested in a no-obligation demo?
Dejte nám vědět — nezávazně vám Auredo představíme a probereme, jak vám může pomoci.Let us know — we'll walk you through Auredo and discuss how it can help, no strings attached.
