Локальные LLM/RAG-сценарии
Ассистенты по внутренним знаниям, документам и регламентам с развертыванием в инфраструктуре заказчика.
RAGLLMon-prem
ИИ для ВПК и защищённых контуров
Для сценариев, где критичны on-premise, архитектурная дисциплина, защита от несанкционированного доступа и управляемость каждой стадии внедрения.
ИИ внутри защищенной среды
Внедряем ИИ там, где данные нельзя выносить наружу
В защищенных контурах ценность ИИ определяется тем, можно ли развернуть решение локально, управлять доступами, воспроизводить результат и сопровождать его без внешней зависимости.
Закрытая среда вместо внешнего сервиса
В защищенных средах ценность внедрения определяется не только моделью. Нужны локальное развертывание, контроль доступов, журналирование, проверка качества и интеграция с уже существующими системами.
on-premразвертывание в контуре заказчика
доступыроли, журналы, ответственность
данныебез отправки во внешнее облако
Контекст
Какие ограничения учитываем заранее
01
Нет возможности использовать внешние облачные модели и публичные API
02
Данные чувствительны: документы, речь, изображения, внутренние базы и закрытые источники
03
Важны проверяемость результата, журналирование и понятные правила эксплуатации
04
Нужно встроиться в существующую инфраструктуру без резкого увеличения операционного риска
Сценарии
Где ИИ дает эффект в закрытом контуре
Computer vision для прикладных задач
Обработка изображений, видеопотоков, аэросъемки или технических материалов, где нельзя выносить данные наружу.
computer visionMLedge
Локальное распознавание речи
Главречь переводит русскую речь в текст на рабочем месте пользователя без облачной обработки аудио.
ГлавречьречьWindows
Проверка рисков и источников
Форензик-сценарии, OSINT и графовый анализ помогают собирать проверяемую картину по контрагентам, событиям и связям.
OSINTgraphsrisk
Внедрение
Как превращаем сценарий в рабочий контур
on-premise AIRAGcomputer visionречьvector DBправила
01
Фиксируем границы контура
Определяем, какие данные, пользователи, серверы и интеграции входят в рабочую среду решения.
02
Выбираем архитектуру развертывания
Собираем схему моделей, хранилищ, очередей, журналов и контрольных точек под требования безопасности.
03
Проверяем качество внутри среды
Сравниваем подходы на данных заказчика, измеряем ошибки и уточняем правила применения решения.
04
Готовим эксплуатацию
Передаем документацию, регламенты поддержки и план развития без привязки к внешним облачным сервисам.
Результат
Что получает команда заказчика
ИИ работает там же, где живут данные и процессы заказчика
Снижается риск утечки чувствительной информации
У команды есть понятные метрики качества и правила использования
Решение можно развивать без пересборки всего контура
[09]КОНТАКТЫ
Расскажите, какой ИИ-контур нужно собрать
Опишите задачу максимально подробно. Мы зададим уточняющие вопросы, предложим первый сценарий и понятный следующий шаг.