Private AI Assistant
Приватный AI-ассистент для сотрудников компании
Приватный AI-ассистент — внутренний интерфейс к локальным LLM и знаниям компании. Он помогает искать информацию, анализировать документы, готовить тексты и работать с кодом, сохраняя корпоративные правила доступа.
Коротко / Главное
- Ассистент должен проверять права пользователя до извлечения документов, а не после генерации ответа.
- Ответы по корпоративным знаниям полезнее, когда содержат ссылки на конкретные источники.
- Качество оценивают набором реальных вопросов, а не только субъективным впечатлением от демо.
01 / Раздел
Какие задачи можно закрыть
Единый чат может объединить несколько режимов работы: общение с универсальной моделью, ответы по базе знаний, анализ загруженных документов и вызов разрешённых внутренних инструментов.
- Поиск по регламентам, инструкциям, договорам и проектной документации.
- Подготовка отчётов, писем, резюме встреч и черновиков документов.
- Сравнение версий, извлечение фактов и структурирование больших материалов.
- Помощь разработчикам с внутренними API, репозиториями и стандартами кода.
- Передача сложных или рискованных действий человеку на подтверждение.
02 / Раздел
Архитектура доступа и безопасности
Корпоративный ассистент не должен превращаться в обход существующих прав. Пользователь видит через AI только те документы и инструменты, к которым уже имеет доступ в исходной системе.
| Слой | Назначение | Практический контроль |
|---|---|---|
| Идентификация | Понимать, кто отправил запрос | SSO, MFA, корпоративные группы |
| Извлечение | Выбирать только разрешённые данные | ACL-фильтрация до поиска |
| Генерация | Ограничивать поведение модели | Системные политики, фильтры инструментов |
| Аудит | Разбирать инциденты и качество | Журналы запросов, источников и действий |
03 / Раздел
Как сделать ответы проверяемыми
Для вопросов по внутренним данным ассистент должен показывать документы, разделы и фрагменты, на которых основан ответ. Если релевантного источника нет, безопаснее сообщить об отсутствии данных, чем уверенно импровизировать.
Отдельно измеряются полнота поиска, корректность цитат, фактическая точность и полезность итогового ответа. Эти метрики позволяют понять, что улучшать: документы, retrieval, инструкции или саму модель.
04 / Раздел
Пилот и переход в production
Для первого запуска достаточно одной команды, ограниченного набора источников и 30–100 контрольных вопросов. После пилота фиксируются требования к скорости, качеству, доступу и поддержке, затем система расширяется на другие подразделения.
FAQ / По теме
Частые вопросы
Это полный аналог ChatGPT?+
Интерфейс может быть похожим, но корпоративный продукт обычно сфокусирован на ваших данных, правилах и сценариях, а не на максимальном числе универсальных функций.
Можно ли подключить несколько моделей?+
Да. Модельный шлюз может направлять простые, сложные и coding-запросы к разным локальным моделям.
Сохраняются ли диалоги?+
Политику хранения определяет компания: от полного отключения истории до контролируемого хранения с ограниченным сроком и аудитом доступа.
Обсудим вашу
AI-инфраструктуру.
За 30 минут определим вероятный класс моделей, конфигурацию и следующие шаги для пилота.
Получить бесплатную оценку ↗