Локальная LLM
Внедрение локальной LLM для бизнеса
Размещаем языковую модель на сервере компании и подключаем к рабочему процессу. Сначала проверяем ответы на ваших документах и вопросах. Затем подбираем оборудование, настраиваем доступ сотрудников и обновления.
Обсудить локальную LLMЧто входит в работу
- Сравнение моделей на ваших примерах и протокол выбора
- Расчёт памяти, скорости и нагрузки для выбранного сценария
- Развёртывание модели, интерфейс и подключение источников
- Права доступа, журнал операций и инструкция по сопровождению
Для каких задач подходит локальное размещение
Локальное размещение рассматривают, когда компания задаёт собственные правила обработки данных, доступа и обновления программ. Оно также позволяет заранее выделить вычислительные ресурсы под регулярную нагрузку.
Начать можно с поиска по инструкциям, подготовки клиентских сообщений, разбора обращений или извлечения полей из документов. Для каждой операции задаём свой набор примеров и критерии качества.
От задачи к выбору сервера
Примеры и критерии
Собираем вопросы, документы и ожидаемые ответы. Указываем допустимое время обработки, длину входных данных и число одновременных запросов.
Сравнение моделей
Проверяем русскоязычные ответы, соблюдение формата, работу с фактами и скорость. Сохраняем настройки и результаты каждого прогона.
Расчёт ресурсов
Измеряем потребление памяти и пропускную способность. По результатам предлагаем конфигурацию сервера и резерв ресурсов.
Рабочий запуск
Подключаем пользователей и источники, задаём права, журналирование и порядок восстановления. Передаём инструкции вашей ИТ-команде.
Что входит в стоимость владения
Считаем разработку, оборудование, электроэнергию, размещение, сопровождение и обновления. Для сравнения с облаком используем одинаковый объём запросов и период расчёта.
Отдельно оцениваем подготовку документов и интеграции. Если сервер уже есть, проверяем его доступные ресурсы на выбранной модели. Итоговая оценка опирается на измерения пилота.
Что вы получаете после пилота
Рабочий сценарий на согласованных данных, таблицу качества и времени ответа, требования к оборудованию и перечень работ для запуска. Эти материалы помогают выбрать модель и утвердить бюджет следующего этапа.
Эксплуатация и обновления
Согласуем владельцев источников, график обновления данных и набор проверок перед сменой модели. В журнале сохраняем сведения, которые нужны для разбора ошибок с учётом правил доступа компании.
Для поддержки определяем ответственных, способ обращения и порядок восстановления сервиса. Состав сопровождения фиксируем в предложении.
Связанные кейсы
BEGO: локальный ИИ для клиентских коммуникаций
История заказов, данные 1С и база знаний компании в персональных клиентских коммуникациях. Проект завершён.
Разработали для BEGO локальный ИИ для персональных клиентских коммуникаций. В работе используются история заказов, данные 1С и база знаний компании.
Интеграции и источники данных
Выбрать состав работ
Разработка RAG для компании: поиск по документам, ответы со ссылками на источники, права доступа, обновление базы знаний и проверка качества на рабочих вопросах.
Связываем ИИ с 1С и CRM: чтение данных, обработка документов, проверка результата и запись в рабочую систему. Разрабатываем обмен через API и журнал операций.
Заказная разработка ИИ: локальные модели, поиск по документам, обработка обращений и интеграция с 1С и CRM. От разбора процесса до рабочего сервиса.
Подготовиться к проекту
Вопросы
Какое оборудование потребуется?
Конфигурация зависит от модели, длины документов, числа пользователей и требуемой скорости. Проверяем эти параметры в пилоте и выдаём расчёт ресурсов.
Можно ли использовать текущий сервер?
Да, начнём с его характеристик и доступных ресурсов. Проведём тест выбранных моделей и покажем качество, скорость и запас памяти.
Чем локальная LLM отличается от поиска по базе знаний?
Локальная LLM определяет место работы модели. Поиск по базе знаний, или RAG, добавляет к вопросу подходящие фрагменты документов. Эти подходы можно использовать вместе.
Что прислать для оценки?
Описание задачи, примеры документов и ответов, характеристики сервера, ожидаемое число пользователей и требования к доступу.
Оценим локальную модель для вашей команды
Укажите задачу, число пользователей и ограничения по размещению данных. Обсудим тест модели, нагрузку и расчёт затрат.
Обсудить локальную LLM