IA soberana: rode seus modelos onde seus dados estão
A maioria das arquiteturas de IA manda dados para vários serviços externos: uma API de embeddings, um banco vetorial hospedado e uma API de LLM. Cada salto é mais um fornecedor, mais um contrato e, muitas vezes, uma transferência internacional.
O SynapCores junta SQL, busca vetorial, grafos, machine learning no banco e inferência de LLM local em um único motor que você instala: no seu data center, em uma nuvem soberana ou em um ambiente air-gapped. Sua infraestrutura, seus dados, seu controle.
Isto não é parecer jurídico. A página descreve controles técnicos; confirme suas obrigações com o encarregado (DPO) e o jurídico.
Resposta curta
Soberania de dados em IA significa que os dados, os modelos e o registro do que a IA faz ficam sob a sua jurisdição e o seu controle operacional, e não apenas guardados em uma região. Na prática: inferência local, busca vetorial no seu próprio banco e nenhum fornecedor de IA estrangeiro no fluxo de dados. O SynapCores faz as três coisas em um único binário.
Self-hosted
Um binário ou contêiner em infraestrutura que você controla, não um serviço gerenciado do qual você depende.
Inferência de LLM local
Um modelo GGUF dentro do processo (llama.cpp) ou o seu próprio Ollama. Nenhuma API de IA externa obrigatória.
SQL + vetores + grafos + ML
Um motor em vez de quatro sistemas costurados: menos fornecedores e menos superfície de ataque.
Onde você precisar
On-premise, nuvem privada, nuvem soberana ou air-gapped. O mesmo motor em todos os casos.
O que é soberania de dados em IA?
Vale separar três conceitos que costumam se misturar:
- Residência de dados: onde os dados ficam fisicamente (por exemplo, uma região de nuvem em São Paulo).
- Soberania de dados: quais leis e autoridades alcançam esses dados. Um provedor americano com data center no Brasil continua sujeito ao CLOUD Act dos EUA.
- Soberania operacional: quem opera o sistema, aplica as atualizações e pode desligá-lo. Se a sua IA depende de uma API externa, é essa API que decide.
Uma arquitetura sem saída de dados
No SynapCores, embeddings, busca semântica e o raciocínio dos agentes rodam em um modelo local. Esta é a configuração completa de IA de uma instalação em que nada sai do servidor. O motor também fala a API do Ollama: clientes como ollama-python, LangChain Ollama e LlamaIndex se conectam direto.
gateway.toml: inferência local, telemetria desligada
# /etc/synapcores/gateway.toml
# Option 1: in-process GGUF model via llama.cpp (default, fully offline)
[query.ai_service]
provider = "native"
model = "llama-3.2-1b-instruct-q4_k_m"
embedding_model = "minilm"
# Option 2: a local Ollama on the same host or network
# [query.ai_service]
# provider = "ollama"
# base_url = "http://localhost:11434"
# model = "llama3.2"
# Anonymous install telemetry is opt-out; switch it off for air-gapped sites
[telemetry]
enabled = falseEmbeddings e busca semântica sem API externa
Com o modelo local, IA vira uma função SQL. Documentos, embeddings e a busca ficam no mesmo banco, com os mesmos backups, permissões e processos de exclusão do resto dos seus dados pessoais.
-- Embeddings are computed by the local model, inside the database
CREATE TABLE policies (
id INT PRIMARY KEY,
clause TEXT,
embedding VECTOR(384)
);
INSERT INTO policies (id, clause, embedding)
VALUES (1, 'Personal data is processed only within the EU.',
EMBED('Personal data is processed only within the EU.'));
-- Semantic search: no external embeddings API, no export to a vector SaaS
SELECT id, clause,
COSINE_SIMILARITY(embedding, EMBED('cross-border transfer')) AS score
FROM policies
ORDER BY score DESC
LIMIT 5;Regulação: Brasil e Portugal
A pergunta técnica é sempre a mesma: para onde vão os dados quando você usa IA? Se a inferência e a recuperação rodam na sua infraestrutura, a IA não cria transferências novas.
| Marco | O que exige | O que muda com IA self-hosted |
|---|---|---|
| LGPD (Lei 13.709/2018) | Bases legais, operadores, transferência internacional (art. 33), segurança (art. 46) | Nenhuma transferência para fornecedores de IA no exterior. Guia LGPD e IA |
| Resolução CD/ANPD nº 19/2024 | Regras e cláusulas-padrão para transferência internacional | Menos contratos e cláusulas para manter |
| Resolução CMN nº 4.893/2021 | Processamento, armazenamento e nuvem em instituições financeiras | A camada de IA fica na infraestrutura que você já governa |
| PL 2338/2023 (marco da IA) | Avaliação de risco, transparência e supervisão humana (em tramitação) | Cada execução de agente fica em um registro encadeado por hash |
| RGPD e AI Act (Portugal e UE) | Transferências (cap. V), registros e supervisão humana | Inferência e dados ficam na UE. Guia RGPD (EN) |
Telemetria transparente, e desligável
Por padrão, o SynapCores envia um sinal anônimo de instalação: um ID aleatório, versão, edição e sistema operacional. Nunca envia SQL, nomes de tabelas, esquemas, prompts, embeddings, credenciais ou linhas. Você pode ver o JSON exato antes do envio e desligar com uma linha.
synapcores telemetry preview # print the exact heartbeat JSON, nothing is sent
synapcores telemetry disable # or DO_NOT_TRACK=1, or SYNAPCORES_TELEMETRY=off
synapcores telemetry status # effective state and the reason for itCommunity Edition e Enterprise
Community Edition (grátis)
SQL, vetores, grafos (Cypher), AutoML em SQL, agentes, memória, inferência local, multimodal e o registro de auditoria encadeado por hash de cada execução de agente.
Enterprise
SSO (SAML/OIDC), LDAP/AD, políticas por linha e coluna, criptografia em repouso com KMS, retenção de auditoria e exportação para SIEM, cluster com failover, recuperação point-in-time e tabelas imutáveis com VERIFY TABLE.
IA soberana: perguntas frequentes
Qual a diferença entre residência e soberania de dados?
+
Residência diz onde os dados ficam guardados; soberania diz quais leis se aplicam e quem os controla. Um data center no Brasil operado por uma empresa americana garante residência, mas não soberania diante do CLOUD Act.
Dá para usar um LLM local com o SynapCores?
+
Sim. O provedor padrão carrega um modelo GGUF quantizado dentro do processo, com llama.cpp, e você também pode usar o seu Ollama. Provedores hospedados (OpenAI, Anthropic) são opcionais e só entram se você configurar.
Funciona sem internet (air-gapped)?
+
Sim. Com o modelo baixado e a telemetria desligada, o SynapCores não precisa de nenhuma conexão de saída.
Usar LLM local já deixa a empresa em conformidade com a LGPD?
+
Nenhuma arquitetura garante conformidade sozinha. Mas rodar a IA na sua infraestrutura elimina as transferências internacionais para fornecedores de IA e a cadeia de suboperadores, que são as partes mais difíceis de justificar.
Em quais sistemas ele roda?
+
Linux (x86_64 e aarch64) e macOS (Intel e Apple Silicon) com binários nativos, e qualquer sistema com Docker, inclusive Windows via Docker ou WSL 2.
Sua IA não deveria exigir que você exporte seus dados
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