Локальная LLM
Развернуть модель на ресурсах компании, настроить интерфейс для сотрудников, доступы и эксплуатацию. Подбираем модель и оборудование под нагрузку и задачи.
Локальные модели / Документы / Интеграции
ИИ для рабочих задач.
На данных вашей компании.
Разворачиваем локальные LLM, подключаем поиск по документам и интеграции с рабочими системами. Начинаем с конкретного сценария и проверяем результат на ваших примерах.
Подбор модели · Пилот · Внедрение · Сопровождение
С чем обратиться
Прикладные сценарии.
Понятная задача для системы.
Поиск по базе знаний
Помочь находить ответы в инструкциях, регламентах и технической документации. Подключаем выбранные источники, обновление данных и ссылки на использованные материалы.
Подготовка ответов
Сводка переписки, классификация обращений и черновики ответов по доступным материалам. Сотрудник проверяет результат перед отправкой или принятием решения.
Извлечение данных
Выделение нужных полей, подготовка сводок и сравнение документов. Для сканов и сложных форматов отдельно проверяем распознавание и точность на реальных примерах.
Интеграции и помощники
Подключение к 1С, Битрикс24, helpdesk, корпоративным чатам и другим системам через доступные интерфейсы. Согласуем права, состав данных и разрешённые действия.
Автоматизация процессов
Обработка заявок, уведомления, обмены и согласования. Если задача решается обычными правилами или программной обработкой, выбираем этот способ; LLM подключаем там, где она полезна.
Как работает база знаний
От документа
до ответа с источником.
Источники и права
Выбираем актуальные документы, очищаем дубли, разбираем форматы и определяем, какие материалы доступны каждой группе сотрудников.
Нужный фрагмент
Настраиваем поиск по материалам и передачу найденного контекста модели. Это подход RAG: ответ строится с использованием подобранных источников.
Ссылка и проверка
Показываем использованные материалы и проверяем ответы на контрольных вопросах. Сотрудник может открыть источник; недостаток данных учитываем в сценарии.
База знаний требует сопровождения
Устаревший регламент, плохой скан или неверные права не исправляются одним подключением модели. Обновление документов, качество поиска и разграничение доступа включаем в проект.
Основа полезного помощника
Подготовим документы.
Сохраним порядок доступа.
Начинаем с актуальных материалов
Инструкции, регламенты, техническая документация и другие источники подбираем вместе с владельцами процесса. Определяем актуальные версии, разбираем дубли и качество распознавания.
У разных сотрудников могут быть разные права. Проверяем доступ при поиске и выдаче ответа, учитываем ограничения исходных систем и порядок обновления материалов.
В пилот включаем вопросы, на которые можно проверить ответ по источнику. Так оцениваем полезность помощника для реальной работы.
Где работает решение
Выбираем размещение
и границы данных.
На ресурсах компании
Модель и выбранные компоненты разворачиваются в согласованном контуре. Для работы без внешних сервисов проверяем модель, поиск, распознавание, интеграции и исходящие соединения.
- Подбор CPU, GPU, памяти и хранилища по тестам.
- Доступы, журналирование и ограничения действий.
- Мониторинг, обновления и резервные копии.
Через согласованные API
Можно использовать внешнюю модель или сервис, если это подходит для задачи. Заранее определяем, какие данные передаются, условия сервиса и расходы на использование.
- Проверка доступности и условий применения.
- Контроль состава передаваемых данных.
- Учёт лимитов, нагрузки и расходов.
Выбор модели, среды запуска и интерфейса выполняем после проверки на ваших задачах. Возможность установки на имеющееся оборудование оцениваем до закупок.
Проверка до внедрения
Сначала пилот.
Затем рабочий запуск.
Проверяем на примерах
Согласуем набор вопросов и документов, сравниваем ответы с ожидаемым результатом. Оцениваем ошибки, полноту, источники и удобство проверки сотрудником.
Измеряем работу системы
Проверяем время ответа, параллельные запросы, потребление памяти и ресурсов. Оцениваем стоимость эксплуатации выбранного сценария.
Ограничиваем действия
Разделяем права пользователей и интеграций. Изменение записей, отправку сообщений и другие значимые действия запускаем в согласованном порядке с нужными подтверждениями.
Порядок работ
От одного сценария
до сопровождаемой системы.
Задача и данные
Определяем пользователей, процесс, источники и критерии результата. Уточняем требования к размещению и доступам.
Пилот и подбор
Проверяем модели и способ поиска на контрольных примерах. Согласуем подход, ресурсы и ограничения.
Внедрение
Настраиваем среду, документы, права и интеграции. Проверяем сценарии, обучаем пользователей и передаём инструкции.
Поддержка
Следим за работой системы, обновлением источников и качеством ответов. Проверяем изменения моделей и компонентов до запуска.
Что получает заказчик
Согласованный рабочий сценарий, настроенную среду, результаты проверок, инструкции и порядок сопровождения. Если пилот показывает недостаточное качество, обсуждаем изменение подхода до масштабирования.
Из чего складывается бюджет
Подготовка данных, модель, вычислительные ресурсы, интерфейс, интеграции и сопровождение. Работы, оборудование, лицензии и расходы на внешние сервисы показываем отдельно.
Стоимость и условия работы →Вопросы о внедрении
До начала проекта.
Что такое LLM?
Большая языковая модель: инструмент для работы с текстом и другими поддерживаемыми типами данных. Её можно использовать в помощниках, поиске и обработке документов; конкретные возможности проверяются для выбранной модели.
Можно работать без передачи документов во внешнее облако?
Можно спроектировать локальный контур. Проверяем весь состав решения: модель, поиск, распознавание, интерфейс и интеграции. Само локальное размещение одной модели не определяет поведение остальных компонентов.
Нужно ли обучать модель на наших документах?
Для поиска по документам часто можно начать с базы знаний и RAG. Дообучение — отдельная задача, необходимость которой оцениваем по сценарию и результатам пилота.
Можно использовать имеющийся сервер?
Проверим оборудование, объём модели и нагрузку. Требования зависят от памяти, размера контекста, числа запросов и выбранных компонентов. Покупку GPU оцениваем после проверки.
Будут ли ответы всегда правильными?
Модель может ошибаться. В проекте проверяем качество на ваших примерах, показываем источники там, где они используются, и определяем порядок проверки результата сотрудником.
Можно подключить 1С, Битрикс24 или helpdesk?
Да, в рамках доступных интерфейсов и согласованного сценария. Разделяем чтение данных и действия в системах; права и подтверждения согласуем отдельно.
Кто поддерживает систему после внедрения?
Можем согласовать сопровождение: среда запуска, компоненты, источники данных, интеграции и проверка изменений. Состав работ и показатели обслуживания фиксируем в договоре и SLA.
Можно начать с небольшой задачи?
Да. Выбираем один сценарий, набор примеров и критерии результата. Пилот позволяет оценить подход и стоимость до расширения проекта.
Расскажите о вашей задаче
Какую задачу
нужно решить?
Опишите рабочий сценарий, пользователей и документы или системы, с которыми нужно работать.