为大学与研究机构打造私有的 AI 工作空间

在学生记录和未发表研究之间,一个校园持有两种公共聊天机器人会乐意复制到异地的数据。一个与成绩相关联的姓名、一条纪律处分备注、一篇尚未通过同行评审的论文草稿:全都分量不轻,而一旦有人把它粘贴进免费工具以节省二十分钟,它们就全都走出了门。

您不必在那种风险与落后之间做出选择。有一种方式可以给您的员工和研究人员一个能力出众的 AI,而无需向陌生人的云端发送一行敏感内容。保住工作,保住数据,请继续阅读以了解具体做法。

为什么公共云端聊天机器人与校园相抵触

公共云端聊天机器人生来只为一件事:把文本发送到美国数据中心,再拿回一个答案。对一份食谱而言那种取舍无妨。对一份成绩单、一份录取档案或一份点名未发表方法的拨款申请而言则不行。一旦那段文本离开建筑,您就再也无法说出它存在哪里或还有谁可能用它训练模型,而在一个同时持有个人学生记录和原创研究的校园里,那是同时两重暴露。

禁用这些工具并不能解决问题。您的教师、行政人员和研究生已经在使用 AI,在他们自己的账号上、在他们自己的手机上,无论政策是否允许。禁令只会把那种流量推到视线之外,那里您根本无法治理。诚实的做法是给他们一个您真正掌控的更好选择。

在内部运行模型

kral 运行在您自己的服务器上。平台安装在您的硬件上,您可以在一台您拥有的机器上加入一个本地模型,这样一条关于具名学生或一行未发表研究的提示就会送往您的机器并止步于此。路径中没有外部 API。没有任何内容被发送给供应商以供记录或训练。对于那些绝不能离开的问题,请求从未离开。

大多数机构都混合使用两者。云端模型处理一般工作,起草、头脑风暴、排版,在那里输入无害。本地模型处理敏感病例,在那里输入是真实个人或未发表成果。由您逐团队、逐用途决定哪个模型处理什么。

一个完整的工作空间,而不是一个聊天框

kral 是一个完整的工作空间,而不是一个单一的聊天框。您的团队可以在几分钟内无需代码地构建属于自己的助手:一个起草行政沟通的助手,让教务处不再从头写同一封信;或者一个摘要您提供的内部文档的助手,让系主任在一分钟内读懂一份冗长报告的要旨。把它们保存为可复用的例程,没有任何员工需要把同一套配置重建两次。放入一份文档并就它提问。需要核实一个事实时从网络上获取一个带出处的最新答案。当某个模型比另一个更擅长处理某项任务时一键切换于领先的各款模型之间。

接入您自己的系统

当您的 AI 能触及您自己的资料时,它表现最佳。kral 支持 MCP,这是一项将工具和数据接入 AI 的开放标准,因此助手可以通过一个由您掌控的连接器,与您自己的模板和内部知识协同工作,而不是从开放网络上猜测。连接按您的条件运行,您的系统始终归您所有。为了让它起作用,没有任何内容被复制出去。

由您来运行,一切尽在您眼底

您运行 kral,并看到其中的一切。从管理端,您管理谁可以使用以及每个人可以使用哪些模型,为每个人设置支出上限,这样没有单个账号会意外地您升账单,并在仪表板上查看真实用量。单点登录意味着员工使用您的 IT 已经在运行的登录。它安装在 IIS 之后的 Windows Server 上,与您其他应用已经运行的方式相同,并坐落在您的网络中、您的防火墙之后,采用您自己的品牌标识。如果您想了解面向校园 IT 团队的更完整图景,这里是关于自行托管的全公司 AI的论述。

我们帮您落地实施

您不必独自搭建。我们会与您一起搭建 kral,通过 MCP 将其接入您的系统,并就如何在各系部推广 AI 提供建议,同时确保数据不离开您这一侧。实施咨询是我们提供的服务之一,这样项目能真正落地,而不是停滞在试点阶段。

能力出众的 AI 与保密数据并不对立。在您自己的服务器上运行模型,把学生记录和研究留在它们应在的位置,并给您的员工一个他们被允许使用的工具。预约一场简短的演示,在您自己的硬件上看看 kral。

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