KI-plattform. Sovereign.

KI-drevet sikkerhet. Bygget av norske ingeniører.

Egenutviklede KI-modeller, visuell arbeidsflytautomatisering og den første AI-en som trener live, designet og driftet av norske sikkerhetsingeniører. LoRA-finjustering, RAG-vektorsøk, MCP-agenter og kontinuerlig læring på dine egne data. 100 % suveren infrastruktur, fra GPU til chat.

Ni pilarer i KI-plattformen

En produksjonsklar KI-plattform bygget for sikkerhet og bedriftsbruk. Tren på dine egne data, automatiser med visuelle arbeidsflyter og publiser med full styring på sovereign norsk infrastruktur.

Visuell arbeidsflytbygger

Dra-og-slipp KI-arbeidsflyter på et levende lerret. LLM-inferens, logikk og løkker, dokumentanalyse, JSON-uthenting, Q&A-generering, hendelsestriggere, planlagte kjøringer, sanntidsresultater. Ingen kode. Fra idé til produksjon på minutter.

LoRA-trening for flere modeller

Tren modeller per team, avdeling eller bruker med glisne LoRA-adaptere over delte basisvekter. Omtrent 26 MB per adapter, rundt 50 KB komprimert, så 38 000 brukere får plass på én 1 TB-disk.

RAG og vektorsøk

Retrieval-augmented generation med innebygd vektordatabase. Semantisk søk på tvers av SharePoint, filområder, databaser og interne dokumenter. Modellen svarer med referanser til ditt faktiske innhold.

RBAC og styring

Tilgangskontroll per team, modell og verktøy med full revisjonsspor og SSO / SAML. Data og adaptere holdes isolert per forretningsområde. Samsvarsfiltre holder sensitive data ute av treningen.

MCP-agenter og verktøy

Agentisk KI med støtte for Model Context Protocol. Funksjonskall mot dine egne API-er, skript og systemer. Bygg assistenter som søker, henter, regner og handler, med full sporing av alle verktøykall.

40+ datakoblinger

Gi KI-en dataene dine. SharePoint, SQL / Postgres / MongoDB, REST-API-er, S3 / Azure Blob, Confluence, Jira, saksystem, e-post, filområder og mer. Planlagt synkronisering, strøm-oppdateringer eller hendelsesutløst.

CLSK, modellen som trener live

Den første KI-en som lærer mens den svarer. Continuous Learning with Sparse Knowledge. Glissen ruting velger minimumet av vekter som skal oppdateres, dobbelbufret LoRA trener på millisekunder, atomisk bytte publiserer nye vekter på under 1 ms. Inferens stopper aldri. Avansert testfase.

Suveren skyinfrastruktur

NUMA-bevisst GPU-planlegging, MIG-partisjonering, metrikk-drevet autoskalering. En ny GPU-node er klar for produksjon på under 2 minutter. All beregning skjer i våre norske datasentre.

REST- og chat-API

Bygg plattformen inn i dine egne produkter. Strømmende chat-svar, arbeidsflyter som HTTP-endepunkt, agenter utløst av webhooks. SSO, revisjonslogg og rate-grenser på alle kall.

Hvorfor CLSK er annerledes

Continuous Learning with Sparse Knowledge. Seks arkitekturfordeler som gjør at vår KI lærer av hver eneste samtale uten å måtte stoppe for å trenes på nytt.

01

Læring uten nedetid

Dobbelbufret vektsystem. Inferens stopper aldri mens trening kjører parallelt. Ingen batchvinduer, ingen vedlikeholdsnedetid, ingen utdaterte modeller.

02

Låsfri samtidighet

Trening og inferens kjører samtidig uten synkroniseringskostnad eller låser. Alle forespørsler svares i full fart, også de som lærer modellen noe nytt.

03

Umiddelbar kunnskapsoverføring

Atomisk bufferbytte kopierer trente vekter til den aktive modellen på under 1 ms. Neste svar reflekterer det som akkurat ble lært.

04

Arkitektur med flere adaptere

Forretningsdata, brukerpreferanser og retningslinjer komponeres hierarkisk som isolerte LoRA-adaptere. Ingen krysskontaminering mellom leietakere eller team.

05

Konvergens-drevet trening

Hvert faktum trenes til det faktisk er lært, ikke et fast antall steg. Effektiv bruk av GPU-tid, og et tydelig signal når ny kunnskap er absorbert.

06

Verken RAG eller finjustering

Kunnskapen trenes INN i vektene, ikke slått opp ved spørring og ikke samlet opp til neste batch-trening. Selve nevrale banene endres i sanntid.

Egenskaper og skalering

Capabilities

  • Drag-and-drop visual workflow builder (LLM, logic, loops, Q&A, JSON extract, webhooks)
  • Multi-model LoRA fine-tuning, per-team, per-department, per-user adapters
  • RAG with native vector search over SharePoint, file shares, databases and REST APIs
  • MCP agents with tool-use. Function-call into your internal APIs and scripts
  • Per-model, per-tool RBAC with SSO, SAML and full audit trail
  • Sovereign GPU infrastructure with NUMA-aware scheduling and MIG partitioning
  • CLSK live training, continuous learning without stopping inference
  • Full REST and chat APIs, scheduled triggers, event webhooks

Key Metrics

~26 MB
Per-User LoRA Adapter
38,000
Users per 1 TB Drive
<1 ms
Adapter Swap Time
<2 min
GPU Node to Production
~50 KB
Compressed Adapter (SVD)
40+
Data Connectors

Klar til å ta i bruk sikre, enterprise AI-funksjoner i driften din? Ta kontakt med teamet vårt så viser vi deg hvordan vår AI-plattform kan tilpasses dine spesifikke brukstilfeller og compliance-krav.