Voltar
Gemini com busca RAG gerenciada chega ao GDC air-gapped e mantém dados sensíveis dentro do perímetro soberano

Gemini com busca RAG gerenciada chega ao GDC air-gapped e mantém dados sensíveis dentro do perímetro soberano

Aprofundamento CEVIU

Aprofundamento

O ponto central aqui é a montagem. Até agora, quem precisava de busca com IA dentro de um perímetro desconectado tinha de costurar modelos, pipelines de fala para texto e OCR, banco vetorial e interface própria. O Google diz que isso levava meses. No preview do Gemini com enterprise search no GDC air-gapped, tudo vem gerenciado e roda sobre NVIDIA Blackwell Ultra, sem conexão com a internet pública nem com a infraestrutura global do Google Cloud.

O fluxo é direto. O arquivo vai para um bucket de armazenamento de objetos, os metadados entram num PostgreSQL otimizado para busca, e um modelo de embedding do Gemini roda localmente para gerar os vetores. Na consulta, o Gemini reescreve a pergunta com o contexto da conversa, busca no banco vetorial e monta um prompt multimodal enviado a um endpoint em sistemas NVIDIA HGX B300. Por ser multimodal, o modelo lê áudio, vídeo, imagem e planilha sem etapas separadas. Para planilhas CSV e XLSX, o Gemini gera código Python e o executa no Agent Substrate, runtime open-source, com isolamento de rede e sandboxes gVisor. Cada arquivo pode ter até 100 MB e cada chat até 500 MB.

O que mudou

A cobertura do CEVIU mostra a trilha que levou a isso. Em 11 de março de 2026, o Gemini Embedding 2 unificou texto, imagem, vídeo, áudio e documentos num único espaço de embedding, base técnica da busca multimodal sem OCR. Em 11 de julho de 2026, o Google Cloud levou Gemini Flash e Gemini Enterprise para infraestrutura física na Índia, atendendo residência de dados. Agora a soberania vai além: o modelo roda dentro do data center do cliente, desconectado. O artigo-fonte cita o Gemini 3.5 Flash no perímetro, e em 22 de julho de 2026 o CEVIU registrou a troca dessa versão pela 3.6 Flash.

Por que isso importa

Para agências de segurança e organizações reguladas, o gargalo nunca foi só o modelo, e sim operar a pilha inteira sem sair do perímetro. Um serviço gerenciado com citação de fontes e acesso por grupos do provedor de identidade reduz esse custo. O GDC air-gapped tem acreditação DoD IL6, segundo o Google.

Linha do tempo

  1. Google lança o Gemini Embedding 2, modelo multimodal de embeddings.

  2. Google Cloud leva Gemini Flash e Gemini Enterprise a infraestrutura física na Índia.

  3. Google substitui o Gemini 3.5 Flash pela versão 3.6 Flash.

  4. Google anuncia em preview a busca RAG com Gemini no GDC air-gapped.

Perguntas frequentes

O que é a busca RAG gerenciada do Gemini no GDC air-gapped?

É um serviço em preview em que o usuário envia arquivos numa conversa e pede ao Gemini para buscar, resumir, comparar ou traduzir. Tudo roda dentro do perímetro físico do cliente, sem internet pública nem Google Cloud global. Cada resposta cita as fontes.

Que tipos de arquivo o serviço aceita?

PDF, Word, PowerPoint e Excel, além de TXT, HTML, imagens PNG e JPEG, áudio WAV e vídeo MP4. Cada arquivo pode ter até 100 MB e cada chat até 500 MB. Não há etapas separadas de OCR ou transcrição.

Os dados saem da rede do cliente?

Não. Prompts, respostas, documentos e embeddings ficam na rede air-gapped, e todos os modelos rodam localmente. Os dados têm criptografia AES-256 em repouso e TLS com algoritmos aprovados pelo FIPS em trânsito.

Como o acesso é controlado?

Os administradores mapeiam o papel de usuário do serviço para grupos do provedor de identidade, e só membros desses grupos entram. Chats e arquivos de cada usuário são privados a ele. O controle usa IAM local com RBAC.

Fontes

Avalie este artigo:
Categoria
CEVIU IA
Publicado
21 de outubro de 2026
Editoria
CEVIU IA

Quer receber mais sobre CEVIU IA?

Conteúdo curado diariamente, direto no seu e-mail.

Conteúdo curado diariamenteDiversas categoriasCancele quando quiser