Внедрение локальных LLM для бизнеса
по E-commerce 2024
Какие задачи решает локальный ИИ
LLM в закрытом контуре
Размещаем LLM на сервере компании (on-premise) и подключаем корпоративные приложения через внутренний API. Запросы можно обрабатывать без обращения к внешним LLM-сервисам.
Настраиваем доступ к модели и корпоративным документам с учётом разрешений пользователей. Источники данных и необходимые сетевые подключения фиксируем в архитектуре проекта.
Закрытый контур позволяет контролировать обработку запросов, но не гарантирует отсутствия утечек: безопасность зависит от сети, прав доступа и эксплуатации.
Выбор LLM и серверного оборудования
С какими системами интегрируем LLM
Подключаем локальную языковую модель к приложениям, базам данных и внутренним сервисам компании. Настраиваем обмен запросами и результатами через API, определяем доступные функции и права обращения к корпоративным источникам.
Для работы с внутренними документами и базами знаний при необходимости подключаем RAG. Для каждого источника фиксируем способ подключения и правила обновления данных.
- Битрикс24 и amoCRM
- 1С и ERP
- Confluence и Wiki
- Файловые хранилища
- Внутренние порталы
- Личные кабинеты
- Интернет-магазины
- Базы данных
- Мессенджеры и почта
- REST API
Как проходит внедрение LLM
Изучаем бизнес-сценарии, корпоративные системы и требования к размещению данных. Определяем функции языковой модели, ограничения проекта и критерии проверки результата.
Проверяем доступные серверные ресурсы и требования к производительности. Оцениваем необходимый объём памяти, вычислительные мощности и ожидаемую нагрузку.
Подбираем языковую модель и определяем схему её размещения. Проектируем взаимодействие компонентов, программные интерфейсы и правила доступа к корпоративным данным.
Выполняем установку LLM на сервер, готовим программную среду и настраиваем запуск модели в согласованной инфраструктуре. Проверяем её доступность через предусмотренные интерфейсы.
Подключаем локальную LLM к корпоративным приложениям и источникам данных. Настраиваем обмен запросами и результатами, необходимые функции и разрешения.
Проверяем работу модели на согласованных сценариях, качество ответов и производительность при предусмотренной нагрузке. Выявляем отклонения и корректируем настройки до запуска.
Размещаем готовую конфигурацию в рабочей среде и проверяем основные сценарии после запуска. Передаём заказчику настроенное решение, конфигурации и документацию. Дальнейшее сопровождение согласовываем отдельно.
Стоимость внедрения LLM
Стоимость внедрения локальной LLM рассчитываем индивидуально после анализа задач компании и существующей инфраструктуры.
Кейсы разработки и внедрения ИИ
.webp)
Python / React / Electron.js
Node.js / Битрикс / MAX / ИИ
Вопросы о локальных LLM
Локальная LLM работает в инфраструктуре, выбранной компанией, а облачная предоставляется через сервис внешнего поставщика. При локальном размещении организация может самостоятельно определять условия обработки запросов, доступ к модели и конфигурацию оборудования. При этом ответственность за инфраструктуру, обновления и эксплуатацию также необходимо учитывать при выборе решения.
Да, если доступное оборудование соответствует требованиям выбранной модели и ожидаемой нагрузке. Перед внедрением оцениваем вычислительные ресурсы, объём памяти и производительность. Если текущей инфраструктуры недостаточно, определяем, какие ресурсы потребуются для согласованных сценариев.
Да, модель с доступными для локального запуска весами можно использовать без постоянного подключения к интернету, если необходимые компоненты и зависимости размещены внутри инфраструктуры компании. Однако обновление моделей, получение данных из внешних систем и отдельные интеграции могут требовать сетевого доступа. Эти условия определяются архитектурой проекта.
Да. Для работы с внутренними документами можно использовать RAG — подход, при котором система находит подходящие сведения в корпоративных источниках и передаёт их языковой модели для подготовки ответа. При этом документы не обязательно используются для дообучения модели. Подробнее — в статье о работе RAG с документами компании.
Единой цены нет: объём работ зависит от задачи и состояния инфраструктуры. После обследования готовим индивидуальную оценку с учётом необходимых интеграций и требований к эксплуатации.
После передачи решение переходит в эксплуатацию заказчика. Если требуются мониторинг, обновления модели или доработки, их объём и порядок согласовываем отдельно.