Запросить консультацию
Кратко опишите задачу - мы свяжемся с вами и обсудим возможные варианты реализации.
Вы можете обратиться к нам через мессенджеры или написать на почту
On-Premise LLM и RAG для работы с закрытыми данными
Проектирование и внедрение On-Premise LLM и RAG для работы с чувствительными и регламентированными данными.
Развёртывание решений в корпоративном контуре заказчика с интеграцией в существующую ИТ-архитектуру.
Развёртывание решений в корпоративном контуре заказчика с интеграцией в существующую ИТ-архитектуру.
Зачем использовать On-Prem LLM и RAG
Организации, работающие с чувствительными и регламентированными данными, сталкиваются с ограничениями при использовании облачных ИИ-сервисов. Передача информации во внешние контуры может противоречить требованиям безопасности и нормативным ограничениям.
Отсутствие локального решения приводит к:
Отсутствие локального решения приводит к:
- невозможности обрабатывать чувствительные данные с применением ИИ
- рискам утечки информации при использовании внешних сервисов
- зависимости от облачных провайдеров
- ограничениям в настройке архитектуры и управлении доступом
On-Prem LLM и RAG позволяют внедрять ИИ-решения внутри корпоративного контура без передачи данных во внешние системы.
Что входит в услугу
В рамках направления выполняются:
- проектирование архитектуры On-Prem LLM и RAG
- развёртывание моделей в изолированном корпоративном контуре
- подключение внутренних источников данных (документы, базы знаний, реестры, хранилища)
- настройка механизмов поиска и контекстной генерации ответов (RAG)
- интеграция с существующими ИТ-системами и бизнес-процессами
- настройка управления доступами и журналирования операций
Подход к реализации
Мы рассматриваем LLM и RAG как часть корпоративной ИТ- архитектуры, а не как изолированный сервис.
При проектировании учитываются:
- источники и качество данных
- требования к хранению и обработке информации
- интеграция с существующими ИС и сервисами
- управление ролями и правами доступа
- производительность и масштабируемость
- требования информационной безопасности
Решения проектируются с учётом внутренних регламентов, отраслевых стандартов и нормативных ограничений.
Результат для заказчика
По итогам внедрения заказчик получает:
- Полный контроль над обработкой чувствительных данных
- Соответствие требованиям информационной безопасности и регуляторов
- Изолированную архитектуру обработки данных
- Ннезависимость от внешних облачных сервисов
- Масштабируемую платформу для развития ИИ-решений
Используемые технологии
On-Prem решения для работы с языковыми моделями разворачиваются в корпоративной инфраструктуре и интегрируются с внутренними системами обработки данных.
- Python
- PostgreSQL
- MongoDB
- Kubernetes
- Apache Airflow
- Grafana
- Grafana Loki
- GitLab
