Шешімдер / Приватты LLM (Private GPT) — корпоративтік тілдік модель сіздің инфрақұрылымыңызда

Приватты LLM — бұл компания ішінде орналастырылған тілдік модель, корпоративтік ақпаратты қауіпсіз өңдеуге, мәтіндік процестерді автоматтандыруға және интеллектуалды сервистерді құруға арналған. Шешім деректердің толық оқшаулануын, тұрақты өнімділікті және бизнес міндеттеріне икемді бейімделуді қамтамасыз етеді.

Шешімнің мақсаты және құндылығы

Приватты LLM ұйым инфрақұрылымына енгізіліп, құжаттармен жұмыс істеу, қолдау қызметін автоматтандыру, ішкі деректер бойынша іздеуді жақсарту және AI-ассистенттерді негізгі бизнес-процестерге интеграциялау үшін қолданылады.

• Деректердің толық оқшаулануы: on-premise, приватты бұлт, корпоративтік VPS
• Қауіпсіздік пен құпиялылық талаптарына сәйкестік
• Ішкі құжаттар бойынша қайта оқыту мүмкіндігі
• Рутиндік операцияларды автоматтандыру арқылы шығындарды азайту
• Жоғары өнімділік және масштабталу

Техникалық архитектура

1. LLM-модель

Қолдау көрсетілетін қазіргі заманғы ашық кодты модельдер:

• LLaMA 3 / LLaMA 2
• Mistral / Mixtral
• Falcon / Phi
• Gemma, Qwen және басқа модельдер

2. Инфрақұрылымдық стек

• vLLM немесе OpenAI-compatible сервер
• Docker / Kubernetes оркестрация үшін
• GPU қолданған жағдайда CUDA / ROCm
• Модельді оңтайландыру (8-bit/4-bit quantization: AWQ, GPTQ)

3. API-қолжетімділік

Жүйе корпоративтік жүйелерге, чат-боттарға, ішкі порталдарға және микросервистерге интеграциялау үшін толық REST / OpenAI-compatible API ұсынады.

Функционалдық мүмкіндіктер

Мәтін генерациясы және өңдеу

• Құжаттар, есептер және техникалық сипаттамаларды жасау
• Мәтіндерді қайта құрастыру, редакциялау және оңайлату
• Үлгілер мен бизнес материалдарын дайындау

Деректер мен құжаттарды талдау

• Фактылар мен негізгі ақпаратты шығару
• Деректерді классификациялау және құрылымдау
• Регламенттер, келісімдер және техникалық құжаттарды талдау

Интеллектуалды іздеу (RAG)

Корпоративтік құжаттармен жұмыс үшін Retrieval-Augmented Generation қолданылады.

• PDF, DOCX, HTML, Wiki индексациясы
• Векторлық базалар: FAISS, Qdrant
• Қауіпсіздікті арттыру үшін деректер мен модельді бөлу

Бизнес-процестерді автоматтандыру

• HR: түйіндемелерді талдау, кандидаттарға жауап беру, FAQ
• Клиенттерді қолдау: AI-чат, сұраныстарды автоматтандыру
• Сату: КП, хаттар, CRM үшін мәтіндер генерациясы
• Құжат айналымы: тексеру, қысқаша мазмұндау, үлгілер генерациясы

Модельді қайта оқыту

Модель салалық терминология мен компания ерекшелігіне бейімделе алады:

• Supervised fine-tuning (SFT)
• Мамандандырылған деректер жиынтықтарын дайындау
• Корпоративтік жүйелік промпттар және мінез-құлық параметрлері
• Тар пәндік салаларға бейімдеу

Қауіпсіздік

Шешім GDPR, NDA және корпоративтік ақпараттық қауіпсіздік саясаты талаптарына сәйкес келеді. Деректер сыртқы сервистерге берілмейді және ғаламдық модельдерді оқыту үшін пайдаланылмайды.

Енгізу нұсқалары

• On-premise — клиент серверлерінде орналастыру
• Приватты бұлт — оқшауланған клиенттік бұлт инфрақұрылымы
• Гибридтік схема — орналастырудың аралас моделі

Жобаға кіретіндер

• Талаптарды талдау және инфрақұрылымды аудиттеу
• Модельді және жабдық конфигурациясын таңдау
• LLM-серверін орналастыру және баптау
• API интеграциясы
• RAG-іздеуді баптау (қажет болған жағдайда)
• Модельді қайта оқыту
• Тестілеу және оңтайландыру
• Қызметкерлерді оқыту және техникалық қолдау