Запускайте большую языковую модель (LLM) в собственном дата-центре или частном облаке. ИИ, соответствующий требованиям KVKK и банковского регулирования, не зависящий от интернета и с предсказуемой стоимостью.
Локальная (on-premise) LLM — это запуск большой языковой модели не в облачном сервисе, а на собственных серверах вашей компании. Вопросы, документы и ответы не покидают корпоративную сеть; доступ каждого пользователя к данным определяется правилами доступа вашей организации.
ErucaAI сначала пытается решить запрос на уровнях, не требующих языковой модели: структурированный запрос, семантический кэш, FAQ-карточки, написанные вашими экспертами, и готовые сценарии. К языковой модели система обращается только при необходимости. Благодаря этому даже обычный сервер обслуживает множество пользователей, а облачные счета с оплатой за токены исчезают.
При желании можно работать в гибридном режиме: рутинные задачи остаются внутри, а к облачной модели обращаются только для разрешённых вами задач и с маскированными данными.
Структурированный запрос, семантический кэш, FAQ-карточки и сценарии; языковая модель запускается только при необходимости.
Квантованные (quantized) открытые модели работают на обычных серверах; GPU добавляется, когда потребность доказана.
Выбираются открытые модели с лицензией, допускающей коммерческое использование; они обновляются и версионируются внутри компании.
Правила внешней передачи по задачам: какая работа может уйти в облако и какие поля маскируются — решаете вы.
Модель не видит запись, которую пользователь не видит в ERP; каждый вызов привязан к персональной AI-идентификации.
Время ответа, использование ресурсов, стоимость и вся история запросов и ответов — на одной панели.
Бесперебойная работа благодаря распределению по нескольким серверам, очередям и балансировке нагрузки.
При желании установку, обновление и мониторинг в выделенной для вас среде выполняем мы.
Мы изучаем вашу инфраструктуру, вместе выбираем подходящую модель и оборудование, а после установки можем взять на себя и эксплуатацию.
Регулируемые организации, данные клиентов которых не должны покидать компанию.
Организации с высокими требованиями к конфиденциальности, работающие с данными пациентов и исследований.
Организации, работающие с ограниченным доступом к интернету или в закрытых сетях.
Компании, стремящиеся защитить накопленные технические знания и коммерческую тайну.
Для начала достаточно сервера с современным процессором и 32–64 ГБ памяти. По мере роста числа пользователей и нагрузки добавляется память или GPU; это решение мы принимаем вместе на основе результатов теневых запусков.
В большинстве корпоративных задач — извлечение данных из документов, классификация, резюмирование и ответы на вопросы по вашим данным — локальные модели, адаптированные на ваших данных, достигают достаточной точности. Для более сложных задач в разрешённых вами случаях в качестве резерва может использоваться облачная модель.
Поскольку персональные данные не передаются за пределы компании и за рубеж, обязательства по трансграничной передаче не возникают; правила доступа, хранения и журналирования определяет ваша организация. Юридическую оценку рекомендуем провести вместе с вашим консультантом по KVKK.
Да. Модель, индексы и все компоненты работают в корпоративной сети; обновления могут загружаться извне контролируемым образом.
В облачных сервисах стоимость растёт линейно с ростом использования. При локальном развёртывании стоимость в основном фиксирована; кроме того, благодаря многоуровневому движку значительная часть запросов получает ответ, вообще не доходя до языковой модели.
Выберите реальную бизнес-задачу: в коротком пилоте мы подключим ваши данные, проведём теневые замеры и вместе оценим результат.
Опишите реальную бизнес-задачу — и мы вместе определим рамки пилота.
Наша команда свяжется с вами в ближайшее время.