Данные нельзя отправлять во внешние AI-сервисы
Коммерческая тайна, персональные данные, NDA, отраслевые требования или внутренние политики безопасности не позволяют использовать публичные облачные ассистенты без ограничений.
Закрытый контур ИИ для корпоративного поиска и работы с внутренними документами
Проектируем и внедряем AI-поиск, RAG и локальные LLM внутри инфраструктуры компании: без передачи документов во внешние сервисы, с контролем доступа и понятным пилотом на реальных данных.
Что получает бизнес
Сотрудники быстрее находят ответы в регламентах, договорах, инструкциях, базе знаний и проектной документации.
Компания снижает риски утечки данных: запросы, документы и ответы остаются внутри согласованного периметра.
ИИ отвечает с опорой на корпоративные источники, а не “из общих знаний”, поэтому результат проще проверять и использовать в работе.
Почему компаниям нужен закрытый AI-контур
Большинство B2B-компаний уже видит пользу нейросетей, но не может просто открыть сотрудникам доступ к публичным AI-инструментам. Главные причины — безопасность данных, разрозненные источники знаний и отсутствие контроля над тем, какие документы использует модель.
Знания разбросаны по разным системам
Документы лежат в файловых хранилищах, CRM, ERP, Confluence, почте, helpdesk, репозиториях и чатах. Сотрудники тратят время на поиск и всё равно получают неполную картину.
Обычный поиск не понимает смысл запроса
Ключевые слова не помогают, если человек не знает точное название документа или формулирует вопрос обычным языком. RAG-подход решает эту проблему через семантический поиск и контекст для LLM.
Нужны права доступа, аудит и управляемость
Корпоративный ИИ должен учитывать роли пользователей, не раскрывать лишние документы, логировать действия и вписываться в существующие процессы ИБ и IT-эксплуатации.
Что входит в решение
Мы собираем не “чат с моделью”, а управляемый корпоративный инструмент: от подключения источников и качества поиска до прав доступа, интерфейса, логов и эксплуатации.
Корпоративный AI-поиск
Пользователь задаёт вопрос обычным языком и получает краткий ответ с релевантными фрагментами документов. Поиск работает по внутренним источникам, а не по публичному интернету.
RAG по внутренним документам
Документы индексируются, разбиваются на смысловые фрагменты и подаются модели как контекст. Это снижает галлюцинации и помогает показывать, откуда взят ответ.
Локальные LLM внутри периметра
Модели разворачиваются on-premise, в изолированном private cloud или гибридно. Для запуска используем Ollama, vLLM, llama.cpp, NVIDIA NIM и другие компоненты под требования проекта.
Доступы, роли и журналирование
Контур проектируется с учётом SSO, групп пользователей, ACL на источниках, логов запросов, мониторинга качества ответов и регламентов эксплуатации.
Для кого подходит внедрение закрытого ИИ
Решение особенно полезно компаниям, где знания накоплены годами, документы нельзя выносить наружу, а цена ошибки в ответе выше стоимости внедрения.
Производственные, строительные и инжиниринговые компании с большим объёмом технической документации.
Финансовые, юридические, консалтинговые и страховые организации, где критичны конфиденциальность и проверяемость ответов.
B2B-компании с распределёнными командами поддержки, продаж, пресейла, закупок, HR и внутреннего IT.
Компании, которые уже пробовали ChatGPT/LLM, но не могут масштабировать их из-за рисков безопасности и отсутствия доступа к внутренним данным.
Сценарии использования в B2B
AI-поиск по базе знаний
Единая точка входа для регламентов, инструкций, FAQ, договоров, КП, технических документов и внутренних политик.
Ассистент службы поддержки и пресейла
Быстро подбирает ответы, выдержки из документации, условия договоров, ограничения продуктов и аргументы для клиента.
Внутренний помощник для сотрудников
Отвечает на вопросы по процессам компании: как оформить заявку, где найти шаблон, какие правила действуют для конкретной ситуации.
Поиск по проектной и инженерной документации
Помогает инженерам, аналитикам и менеджерам находить решения, прошлые расчёты, runbook, incident history и знания из архивов.
Инфраструктура подбирается под задачу, а не наоборот
Закрытый контур можно собрать на разных уровнях: от пилота на локальном узле до production-инфраструктуры с GPU-серверами. Выбор зависит от модели, числа пользователей, объёма документов, требований к задержке и политик безопасности.
Пилот без тяжёлой инфраструктуры
Для проверки гипотезы часто достаточно рабочей станции, малого GPU-сервера или выделенного узла. Это помогает быстро оценить качество RAG и спрос у пользователей.
Локальный AI-сервер для команды
Платформы класса NVIDIA DGX Spark / Grace Blackwell, рабочие станции с RTX PRO или RTX 6000 подходят для локального inference, прототипов, RAG и командного использования.
Production GPU-инфраструктура
Для высокой нагрузки рассматриваем серверы Dell, HPE, Lenovo, Supermicro и аналогичные GPU-платформы, private cloud, кластеризацию, мониторинг и резервирование.
Как проходит внедрение
Начинаем с ограниченного сценария, чтобы быстро проверить ценность и не превращать проект в бесконечную инфраструктурную стройку.
Диагностика и выбор первого сценария
Определяем бизнес-задачу, источники данных, ограничения ИБ, целевых пользователей и критерии качества. На этом этапе не продаём “железо ради железа” — сначала фиксируем, какой результат нужен бизнесу.
Пилот на реальных данных
Подключаем 2–3 источника, собираем RAG-пайплайн, выбираем модель, делаем интерфейс и проверяем ответы на контрольном наборе вопросов. Пилот показывает, где технология уже полезна, а где нужны ограничения.
Production-контур и эксплуатация
Масштабируем архитектуру, настраиваем роли, обновление индексов, мониторинг, логи, резервирование и процесс поддержки. После запуска контур можно расширять на новые подразделения и источники.
Частые вопросы о закрытом контуре ИИ
Чем закрытый контур ИИ отличается от обычного ChatGPT для сотрудников?
+
Публичный чат работает вне вашего периметра и не знает внутренние документы. Закрытый контур разворачивается в контролируемой инфраструктуре, подключается к корпоративным источникам и учитывает права доступа пользователей.
Можно ли запустить решение полностью без интернета?
+
Да. Для air-gapped сценариев модели, контейнеры, индексы и зависимости готовятся заранее и переносятся во внутренний периметр по согласованной процедуре.
Нужно ли сразу покупать DGX или большой GPU-сервер?
+
Не всегда. Сначала стоит проверить сценарий на пилоте: объём документов, качество ответов, число пользователей и требования к задержке. После этого можно обоснованно выбирать оборудование.
Как система не покажет сотруднику закрытые документы?
+
В архитектуру закладываются SSO, группы, ACL, фильтрация результатов поиска и аудит. ИИ получает контекст только из тех источников и документов, которые доступны конкретному пользователю.
Оставьте контакты — подготовим пилотный сценарий, архитектуру и прайс
Расскажите, какие документы и системы нужно подключить, сколько пользователей будет на старте и какие ограничения по размещению есть у ИБ. Мы предложим реалистичный первый этап без публикации цен на сайте.
NDA-friendly On-premise Private cloud B2B support