Perguntas frequentes

O kayetana é uma plataforma de IA auto-alojada para empresas. Funciona num Mac Studio no seu escritório ou na sua rede e inclui chat, respostas a partir de documentos, pesquisa, classificação, transcrição e fine-tuning. Pode usá-lo no navegador ou através de uma API REST.

Para equipas que querem usar IA sem entregar dados a serviços de IA na nuvem. O pacote inclui utilizadores e pedidos ilimitados, por isso a dimensão da sua equipa não afeta o preço.

Conversa com modelos abertos, faz perguntas sobre os seus documentos e obtém respostas com uma fonte para cada frase. Pode também classificar textos por etiqueta, transcrever gravações, ordenar documentos por relevância e fazer fine-tuning dos seus próprios modelos.

Sim. Só precisa de internet para descarregar modelos e atualizações. Depois disso, tudo funciona inteiramente na sua própria rede.

Peça uma demonstração. Em 30 minutos, mostramos-lhe a plataforma com os seus próprios exemplos.

Um Mac Studio com Apple silicon. Recomendamos 36 GB de memória ou mais para que modelos até cerca de 20 mil milhões de parâmetros funcionem a par da pesquisa e da transcrição. Mais memória permite modelos maiores.

qwen3:4b-instruct, qwen3:14b e gpt-oss:20b para chat e raciocínio, bge-m3 para pesquisa, reranking e classificação, e Whisper large-v3-turbo para voz. Todos têm licença aberta (Apache 2.0 ou MIT).

Sim. Carrega novos modelos abertos pelo nome a partir da biblioteca do Ollama. Define um modelo predefinido para chat, embed e rerank, e elimina os que já não precisa.

Para respostas a partir de documentos: PDF, Word (docx/doc), RTF, ODT e HTML, ou texto colado. Para áudio: MP3, M4A, WAV, AIFF, FLAC e mais, até 100 MB. Os conjuntos de dados podem ser carregados como CSV, JSONL, TXT, PDF ou Word.

Sim. Faz fine-tuning de um modelo de chat (atualmente qwen3:4b-instruct) com LoRA sobre as suas próprias conversas de exemplo e obtém um modelo chamado “ft-nome”. A partir de conjuntos de dados etiquetados, cria classificadores chamados “clf-nome” sobre um modelo de embedding.

Instala as atualizações com um script, e todos os serviços arrancam sozinhos após um reinício. Todas as noites às 3h15, o kayetana faz cópia da base de dados e dos ficheiros e guarda as cópias durante 14 dias. Recomendamos também uma cópia externa.

Só você e a sua equipa. Modelos, documentos e registos ficam na sua própria máquina, e nenhum prompt vai para um fornecedor na nuvem.

Prompts e respostas nunca são guardados. Só são registados hora, endpoint, modelo, estado, tokens e duração. Pode apagar o registo a qualquer momento.

Escolhe um período de retenção para os registos de utilização e conjuntos de dados: ilimitado, 7, 30, 90 ou 365 dias. Depois disso, o kayetana elimina os dados automaticamente.

Sim. O kayetana usa HTTPS na sua própria rede com certificado próprio. A aplicação em si só escuta localmente.

Existem as funções Owner, Admin e Member, e convida novas pessoas através de uma ligação. Uma sessão dura 14 dias e, após 10 tentativas falhadas, a conta fica bloqueada durante 15 minutos.

Sim. Os proprietários configuram OpenID Connect (por exemplo, Microsoft Entra ID, Google Workspace, Okta, Keycloak) ou SAML 2.0 (por exemplo, ADFS, Okta, JumpCloud) em Team › Single Sign-on. É obrigatório indicar os domínios de e-mail permitidos, e as contas podem ser criadas automaticamente no primeiro início de sessão. Sem SSO, os convites e o início de sessão com palavra-passe funcionam como antes.

Não, não temos nenhuma certificação desse tipo. O kayetana ajuda-o na proteção de dados porque os seus dados ficam nas instalações. Não é uma garantia nem aconselhamento jurídico.

A API REST em /v2 oferece chat, embed, rerank, classify, tokenize, detokenize, transcribe, parse, models, datasets, embed-jobs e finetuning. Assim, as suas próprias aplicações acedem a todas as funcionalidades da plataforma.

Com uma chave de API enviada como bearer token. Define um limite mensal por chave e, quando é excedido, a API devolve o estado 429.

Sim. As respostas do chat chegam aos poucos através de server-sent events. As respostas a partir de documentos com citações também podem ser transmitidas em streaming.

Passa os seus textos no parâmetro documents. A resposta inclui então citações que associam cada afirmação à sua fonte.

Sim. O Playground mostra código pronto a usar em Python, TypeScript e curl para cada pedido. Pode copiá-lo diretamente para a sua aplicação.

Sim. Os embed jobs processam conjuntos de dados completos em segundo plano. Pode acompanhar o progresso, e o resultado fica disponível para descarregar em JSONL.

Os preços estão disponíveis mediante pedido. É uma taxa fixa pela plataforma, sem faturação por token nem por utilizador.

Todas as funcionalidades, utilizadores e pedidos ilimitados, instalação presencial ou remota, atualizações da plataforma e dos modelos, cópias de segurança noturnas, suporte por e-mail e telefone, além de tutoriais e onboarding. A API não tem custo adicional.

Pode usar o seu próprio Mac Studio ou pedir-nos que o forneçamos. Aconselhamo-lo sobre quanta memória faz sentido para as suas tarefas.

Instala o Mac Studio; só precisa de corrente e de ligação à rede. Carregamos os modelos certos e configuramos HTTPS e cópias de segurança, e convida a sua equipa. Depois, começa no navegador ou através da API.

Há vídeos curtos e guias passo a passo para cada funcionalidade. Além disso, tem onboarding durante a instalação.