FAQ по локальным AI-серверам

Это инфраструктура, на которой AI-модели и приложения работают внутри согласованного контура компании. Такой подход помогает контролировать данные, доступы и интеграции.

Мы оцениваем сценарии, модели, размер документов, число пользователей, интеграции и эксплуатационные требования. После этого выбирается компактная станция, GPU-сервер или проектная конфигурация.

Облачный API обрабатывает запросы во внешнем сервисе. Локальная инфраструктура размещает обработку рядом с корпоративными данными и требует собственной эксплуатации.

Да, локальная архитектура может быть спроектирована так, чтобы обработка происходила внутри инфраструктуры компании. Конкретные правила доступа и хранения фиксируются в проекте.

RAG нужен, когда AI должен отвечать по документам компании, ссылаться на источники и обновлять знания без полного переобучения модели.

Для первичной оценки достаточно описания сценариев, типов документов, объёма базы знаний, числа пользователей и систем, с которыми нужна интеграция.

Пилот обычно включает выбор ограниченного сценария, подготовку данных, настройку доступа, проверку качества ответов и решение о следующем этапе.

Формат обновлений моделей, индексов, приложений и мониторинга согласуется под проект. Важно заранее определить владельцев процесса и правила изменений.

Полезно обсудить бизнес-сценарий, документы, ограничения по данным, текущие системы, ожидаемую нагрузку и критерии, по которым команда поймёт, что пилот успешен.