Model AI on-premise yang paham bahasa dan bisnis Anda.
Model AI domain-specific yang berjalan sepenuhnya di server Anda. Data tidak keluar ke cloud asing. Disesuaikan untuk volume dan konteks bisnis Anda.
Mengapa model AI raksasa tidak selalu jawaban yang tepat
Model AI publik bagus untuk tugas umum, tapi tidak selalu cocok untuk bisnis Indonesia dengan data sensitif dan kebutuhan spesifik.
Data sensitif tidak boleh keluar ke cloud asing
UU PDP, regulasi sektoral, dan kebijakan internal sering melarang data pelanggan atau data operasional dikirim ke layanan AI publik. Untuk industri yang regulated, ini hambatan utama adopsi AI.
Model umum tidak paham konteks Indonesia
Bahasa Indonesia bisnis, terminologi industri lokal, regulasi domestik, dan nuansa kultural sering tidak ditangkap dengan baik oleh model yang dilatih mayoritas data berbahasa Inggris.
Biaya per penggunaan tidak terprediksi
Saat volume penggunaan naik, biaya AI cloud ikut naik tanpa batas. Untuk use case dengan volume tinggi seperti customer service dan pemrosesan dokumen, bisnis membutuhkan struktur biaya yang dapat diprediksi.
Model AI yang dirancang untuk berjalan di tempat Anda
Monago SLM adalah model bahasa berukuran ringkas yang disesuaikan untuk Bahasa Indonesia dan domain industri spesifik. Cukup ringan untuk berjalan on-premise, cukup tepat untuk pekerjaan operasional.
Berjalan on-premise
Dipasang di server Anda atau private cloud. Data tidak keluar. Cocok untuk industri regulated atau data sensitif, dan mampu beroperasi air-gapped.
Bahasa Indonesia dan konteks lokal
Dilatih dan disesuaikan untuk Bahasa Indonesia formal-bisnis, terminologi industri lokal, dan dokumen regulasi domestik.
Dua mode layanan
Pilih model siap pakai untuk domain umum, atau fine-tuning custom dengan data internal Anda untuk akurasi yang lebih tinggi.
Biaya yang dapat diprediksi
Sekali dipasang, biaya stabil. Tidak ada penagihan per penggunaan. Skalakan penggunaan tanpa kekhawatiran biaya yang tidak terprediksi.
Kapan Monago SLM masuk akal dibanding alternatif lain
| Dimensi | API model publik | Open-source self-host | Monago SLM |
|---|---|---|---|
| Data tetap di Anda | Tidak | Ya | Ya |
| Bahasa Indonesia | Bagus tapi generik | Bervariasi, butuh tuning | Disesuaikan untuk Indonesia |
| Butuh tim AI internal | Tidak | Ya, tim khusus | Tidak, kami tangani |
| Support produksi | Tidak relevan | Tidak ada | SLA tahunan |
Bisnis menengah dengan use case AI volume tinggi (customer service, pemrosesan dokumen, Q&A internal), data sensitif yang tidak boleh ke cloud, dan kebutuhan Bahasa Indonesia yang akurat.
Use case yang membutuhkan model reasoning paling canggih, atau bisnis dengan volume AI sangat rendah, yang biasanya lebih efisien memakai API cloud.
Skenario penggunaan di bisnis Indonesia
Otomasi customer service
Tim customer service menangani ribuan pertanyaan per hari. Monago SLM dipasang di server Anda untuk menangani pertanyaan repetitif dalam Bahasa Indonesia natural, dengan eskalasi ke manusia untuk kasus kompleks. Data pelanggan tidak keluar.
Pemrosesan dokumen volume tinggi
Bisnis yang memproses banyak dokumen setiap hari membutuhkan AI yang cepat per permintaan. Monago SLM mengekstrak, mengklasifikasi, dan meringkas dokumen secara on-premise tanpa biaya per penggunaan.
Q&A internal dan basis pengetahuan
Dipadukan dengan Monago Decision untuk Q&A internal yang ter-ground ke dokumen perusahaan. Model dan engine seluruhnya on-premise. Karyawan mendapat jawaban Bahasa Indonesia natural tanpa data keluar.
Dari evaluasi sampai model berjalan di server Anda
Tahapan tipikal, beberapa minggu, disesuaikan dengan mode layanan yang dipilih.
Evaluasi dan spesifikasi
Evaluasi use case, rekomendasi mode layanan (siap pakai atau fine-tuning), dan spesifikasi hardware yang dibutuhkan.
Persiapan model
Untuk mode siap pakai: penyiapan model domain. Untuk mode custom: audit dan kurasi data internal, lalu fine-tuning model dengan data Anda.
Deployment dan integrasi
Pemasangan model di infrastruktur Anda, optimasi inference, dan integrasi dengan stack Anda via Monago Gateway atau koneksi langsung.
Validasi dan serah terima
Validasi dengan use case nyata, training untuk tim IT Anda, dan serah terima dengan dokumentasi lengkap.
- Server dengan GPU memadai (spesifikasi kami sediakan)
- Use case yang jelas dan terukur
- Untuk fine-tuning: akses ke data internal dengan volume yang sesuai kompleksitas use case
- Satu PIC dari IT untuk koordinasi
- Model base atau model hasil fine-tuning
- Deployment dan optimasi inference
- Integrasi dengan stack Anda via Monago Gateway atau koneksi langsung
- Training untuk tim IT dan support tahunan dengan SLA
Lihat Monago SLM bekerja dengan use case Anda
Konsultasi 30 menit, tanpa slide deck panjang. Bawa use case dan data sampel, kami tunjukkan baseline model siap pakai atau diskusikan jalur ke fine-tuning custom.
- Demo langsung model dengan data sampel Anda
- Rekomendasi mode layanan: siap pakai atau fine-tuning
- Rekomendasi spesifikasi hardware dan arsitektur deployment
- Tanya jawab langsung dengan tim Monago