Решения / Приватный LLM (Private GPT) — корпоративная языковая модель в вашей инфраструктуре

Приватный LLM — это развёрнутая внутри компании языковая модель, предназначенная для безопасной обработки корпоративной информации, автоматизации текстовых процессов и создания интеллектуальных сервисов. Решение обеспечивает полную изолированность данных, стабильную производительность и гибкую адаптацию под бизнес-задачи.

Назначение и ценность решения

Приватный LLM внедряется в инфраструктуру организации и используется для работы с документами, автоматизации поддержки, улучшения поиска по внутренним данным и интеграции AI-ассистентов в ключевые бизнес-процессы.

• Полная изоляция данных: on-premise, приватное облако, корпоративный VPS
• Соответствие требованиям безопасности и конфиденциальности
• Возможность дообучения на внутренних документах
• Снижение затрат за счёт автоматизации рутинных операций
• Высокая производительность и масштабируемость

Техническая архитектура

1. LLM-модель

Поддерживаются современные open-source модели:

• LLaMA 3 / LLaMA 2
• Mistral / Mixtral
• Falcon / Phi
• Gemma, Qwen и другие модели

2. Инфраструктурный стек

• vLLM или OpenAI-compatible сервер
• Docker / Kubernetes для оркестрации
• CUDA / ROCm при использовании GPU
• Оптимизация модели (8-bit/4-bit quantization: AWQ, GPTQ)

3. API-доступ

Система предоставляет полноценный REST / OpenAI-compatible API для интеграции с корпоративными системами, чат-ботами, внутренними порталами и микросервисами.

Функциональные возможности

Генерация и обработка текстов

• Создание документов, отчётов и технических описаний
• Реформулирование, редактирование и упрощение текстов
• Подготовка шаблонов и бизнес-материалов

Анализ данных и документов

• Извлечение фактов и ключевой информации
• Классификация и структурирование данных
• Анализ регламентов, договоров и технических документов

Интеллектуальный поиск (RAG)

Поддерживается Retrieval-Augmented Generation для работы с корпоративными документами.

• индексация PDF, DOCX, HTML, Wiki
• векторные базы: FAISS, Qdrant
• разделение данных и модели для повышения безопасности

Автоматизация бизнес-процессов

• HR: анализ резюме, ответы кандидатам, FAQ
• Поддержка клиентов: AI-чат, автоматизация запросов
• Продажи: генерация КП, писем, текстов для CRM
• Документооборот: проверка, резюмирование, генерация шаблонов

Дообучение модели

Модель может быть адаптирована под отраслевую терминологию и специфику компании:

• Supervised fine-tuning (SFT)
• Подготовка специализированных датасетов
• Корпоративные системные промпты и настройки поведения
• Адаптация под узкие предметные области

Безопасность

Решение соответствует требованиям GDPR, NDA и корпоративной политики ИБ. Данные не передаются во внешние сервисы и не используются для обучения глобальных моделей.

Варианты внедрения

• On-premise — развёртывание на серверах клиента
• Приватное облако — изолированная облачная инфраструктура клиента
• Гибридная схема — комбинированная модель размещения

Что входит в проект

• Анализ требований и аудит инфраструктуры
• Подбор модели и конфигурации оборудования
• Развёртывание и настройка LLM-сервера
• Интеграция API
• Настройка RAG-поиска (при необходимости)
• Дообучение модели
• Тестирование и оптимизация
• Обучение сотрудников и техническое сопровождение