Jak wdrożyć model LLM lokalnie (On-Premises) i połączyć go z lokalnymi repozytoriami organizacji

Generatywna AI zmienia sposób, w jaki organizacje wyszukują, rozumieją i wykorzystują informacje biznesowe. Jednak w przypadku instytucji administracji publicznej, instytucji finansowych, operatorów infrastruktury krytycznej, organizacji ochrony zdrowia oraz innych branż podlegających ścisłym regulacjom przesyłanie poufnych dokumentów do publicznych usług AI może być niedopuszczalne.

Organizacje te potrzebują innego podejścia: wdrożenia dużych modeli językowych (LLM) we własnej infrastrukturze oraz ich bezpiecznej integracji z lokalnymi repozytoriami dokumentów, bazami danych i systemami biznesowymi.

Wdrożenie modelu LLM lokalnie (On-Premises) zapewnia organizacji większą kontrolę nad suwerennością danych, bezpieczeństwem, wyborem modelu, wydajnością systemu oraz zgodnością z wymaganiami regulacyjnymi. Samo uruchomienie modelu LLM w prywatnym środowisku stanowi jednak tylko część rozwiązania.

Aby zapewnić rzeczywistą wartość biznesową, model musi być połączony z zaufaną wiedzą organizacji, działać zgodnie z obowiązującymi uprawnieniami dostępu oraz wspierać realizację praktycznych zadań biznesowych.

W tym artykule wyjaśniamy, w jaki sposób organizacje mogą wdrożyć model LLM lokalnie (On-Premises) i bezpiecznie połączyć go z lokalnymi repozytoriami za pomocą architektury generatywnej AI klasy Enterprise, jaką oferuje elDoc.

Czym jest lokalne wdrożenie modelu LLM (On-Premises)?

Lokalne wdrożenie modelu LLM (On-Premises) oznacza, że model językowy oraz wspierające go usługi AI działają w infrastrukturze pozostającej pod pełną kontrolą organizacji.

Taka infrastruktura może znajdować się:

• we własnym centrum danych organizacji,
• w środowisku chmury prywatnej,
• w chmurze suwerennej,
• w dedykowanym środowisku hostingowym,
• w infrastrukturze hybrydowej łączącej zasoby lokalne i chmurę prywatną.

W przeciwieństwie do publicznych usług AI dokumenty, prompty, wyodrębnione dane, embeddingi oraz odpowiedzi generowane przez AI nie opuszczają kontrolowanego środowiska organizacji.

Takie podejście ma szczególne znaczenie podczas pracy z:

• poufnymi informacjami o klientach,
• dokumentacją administracji publicznej,
• dokumentami finansowymi,
• danymi prawnymi i umownymi,
• własnością intelektualną,
• danymi pracowników,
• dokumentacją techniczną,
• dokumentacją infrastruktury krytycznej,
• informacjami niejawnymi lub objętymi ograniczeniami dostępu.

Należy jednak pamiętać, że lokalnie wdrożony model LLM nie jest w stanie samodzielnie zrozumieć dokumentów ani kontekstu biznesowego organizacji. Musi zostać połączony z warstwą wiedzy organizacji.

Dlaczego samo wdrożenie modelu LLM nie wystarczy

Wdrożenie dużego modelu językowego (LLM) we własnej infrastrukturze to ważny pierwszy krok, jednak sam model LLM jest jedynie silnikiem rozumowania. Nie rozumie dokumentów organizacji, procesów biznesowych, polityk bezpieczeństwa ani kontekstu operacyjnego.

Model LLM wdrożony lokalnie początkowo dysponuje wyłącznie wiedzą zawartą w danych wykorzystanych do jego trenowania.

Nie wie automatycznie:

• jakie dokumenty są przechowywane w całej organizacji,
• który dokument jest najnowszą zatwierdzoną wersją,
• jakie polityki obowiązują w danym dziale lub jednostce biznesowej,
• do jakich informacji ma dostęp konkretny użytkownik,
• w jaki sposób dokumenty są klasyfikowane i zarządzane,
• które dokumenty są poufne lub objęte ograniczeniami dostępu,
• jaki proces workflow powinien zostać uruchomiony po przetworzeniu dokumentu,
• jakie działania powinny zostać wykonane po wygenerowaniu odpowiedzi przez AI,
• w jaki sposób połączone są aplikacje biznesowe, takie jak systemy ERP, CRM czy systemy zarządzania dokumentami.

Bez tego kontekstu organizacji model LLM nie jest w stanie zapewnić wiarygodnego rozwiązania AI gotowego do zastosowań produkcyjnych. W najlepszym przypadku będzie generował odpowiedzi na podstawie wiedzy zdobytej podczas trenowania, a w najgorszym może zwracać informacje nieaktualne, niepełne lub takie, do których użytkownik nie powinien mieć dostępu.

Dlatego generatywna AI klasy Enterprise wymaga znacznie więcej niż wdrożenia modelu językowego. Potrzebna jest inteligentna platforma Enterprise AI, która bezpiecznie łączy AI z wiedzą organizacji, dokumentami, użytkownikami i procesami biznesowymi.

Kompleksowa architektura klasy Enterprise zazwyczaj obejmuje:

• konektory do dokumentów i repozytoriów,
• inteligentnie pozyskiwanie dokumentów oraz OCR,
• automatyczną klasyfikację dokumentów,
• wyszukiwanie pełnotekstowe i semantyczne (wektorowe),
• zarządzanie metadanymi,
• Retrieval-Augmented Generation (RAG),
• agentów AI do pracy z dokumentami oraz Agentic RAG,
• orkiestrację AI i zarządzanie promptami,
• zarządzanie tożsamością i dostępem,
• zabezpieczenia oparte na rolach oraz dziedziczenie uprawnień,
• dzienniki audytowe i mechanizmy zarządzania,
• automatyzację procesów workflow,
• mechanizmy zatwierdzania przez człowieka,
• integrację z systemami ERP, CRM, ECM oraz innymi systemami biznesowymi.

To właśnie w tym obszarze elDoc wnosi największą wartość.

Zamiast zmuszać organizacje do integrowania wielu niezależnych technologii, elDoc oferuje jednolitą platformę Enterprise AI, która w ramach jednej architektury łączy zarządzanie dokumentami klasy Enterprise, przetwarzanie dokumentów z wykorzystaniem AI, Agentic RAG, agentów AI do pracy z dokumentami, automatyzację procesów workflow oraz bezpieczną orkiestrację modeli LLM.

Po przesłaniu dokumentu do platformy elDoc może on zostać automatycznie poddany OCR, sklasyfikowany, zindeksowany, wzbogacony o metadane, przekształcony w embeddingi wektorowe oraz natychmiast udostępniony AI do wyszukiwania z uwzględnieniem obowiązujących uprawnień dostępu. Agenci AI do pracy z dokumentami mogą następnie analizować jego treść, odpowiadać na pytania, wyodrębniać informacje strukturalne, porównywać dokumenty, uruchamiać procesy workflow oraz współpracować z aplikacjami biznesowymi, jednocześnie respektując obowiązujące zasady bezpieczeństwa i zapewniając pełną ścieżkę audytu.

Zamiast wdrażać „kolejny model LLM”, organizacje zyskują bezpieczny hub Enterprise AI, w którym dokumenty, wiedza, procesy workflow, aplikacje biznesowe oraz wiele modeli językowych współpracują ze sobą, automatyzując procesy oparte na wiedzy i wspierając podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych.

Architektura niezbędna, aby model LLM rozumiał dokumenty organizacji na dużą skalę

Aby model LLM mógł efektywnie pracować z dokumentami organizacji, potrzebuje znacznie więcej niż dostępu do folderu lub bazy danych. Wymaga kompletnej architektury, która umożliwia pozyskiwanie informacji, przetwarzanie różnych formatów dokumentów, wyszukiwanie właściwych treści, egzekwowanie uprawnień dostępu oraz kierowanie każdego zadania do najbardziej odpowiedniego modelu AI.

Taką architekturę zapewnia już platforma elDoc.

W centrum architektury znajduje się elDoc, pełniący rolę warstwy orkiestracji AI. Łączy on repozytoria organizacji, technologie wyszukiwania, usługi OCR, bazy danych oraz wiele modeli LLM w jedno bezpieczne środowisko.

Architektura obejmuje:

• MongoDB do przechowywania metadanych dokumentów, danych biznesowych, konfiguracji oraz rejestrów interakcji z AI,
• wyszukiwanie pełnotekstowe dla dokładnych słów, numerów dokumentów, nazw, klauzul i wartości referencyjnych,
• wektorową bazę danych do wyszukiwania semantycznego i odnajdywania powiązanych koncepcyjnie treści,
• usługi OCR do przetwarzania zeskanowanych plików PDF, obrazów i sfotografowanych dokumentów,
• usługi elDoc odpowiedzialne za zarządzanie dokumentami, bezpieczeństwo, automatyzację procesów workflow, zarządzanie metadanymi oraz integracje,
• wiele modeli LLM przeznaczonych do obsługi czatu, agentów AI, przetwarzania obrazów i języka (Vision-Language), generowania embeddingów oraz rerankingu.

Po dodaniu dokumentu do elDoc lub po połączeniu platformy z lokalnymi repozytoriami dokument może zostać automatycznie poddany OCR, zindeksowany, sklasyfikowany, wzbogacony o metadane, przekształcony w embeddingi i udostępniony do procesu Retrieval-Augmented Generation (RAG) z uwzględnieniem obowiązujących uprawnień dostępu.

Następnie elDoc koordynuje cały proces. Identyfikuje użytkownika, weryfikuje jego uprawnienia dostępu, wyszukuje najbardziej istotne informacje, dobiera odpowiedni model AI, przygotowuje kontekst i zwraca odpowiedź opartą na wiarygodnych danych wraz z odwołaniami do oryginalnych dokumentów organizacji.

Architektura została zaprojektowana z myślą o obsłudze bardzo dużych zbiorów dokumentów oraz wielu scenariuszy wykorzystania AI jednocześnie. Poszczególne modele mogą zostać przypisane do różnych zadań, na przykład jeden do obsługi wewnętrznego czatu, inny do analizy dokumentów, model Vision-Language do przetwarzania treści opartych na obrazach, a dedykowane modele do generowania embeddingów i rerankingu.

Bez takiej architektury organizacje muszą samodzielnie projektować, integrować, zabezpieczać, testować i utrzymywać wiele odrębnych komponentów. Zanim takie środowisko osiągnie poziom niezawodności wymagany do zastosowań produkcyjnych, mogą upłynąć miesiące, a nawet lata.

W przypadku elDoc wszystkie te funkcje są już zintegrowane w jednej platformie. Dzięki temu organizacje mogą połączyć lokalne repozytoria, wdrożyć zatwierdzone modele LLM lokalnie (On-Premises) lub w chmurze prywatnej oraz rozpocząć budowę bezpiecznych rozwiązań Enterprise AI bez konieczności tworzenia całego stosu technologicznego od podstaw.

Łączenie elDoc z lokalnymi repozytoriami i systemami ERP

Model LLM może udzielać trafnych i wiarygodnych odpowiedzi tylko wtedy, gdy ma dostęp do wiedzy organizacji. W większości przedsiębiorstw wiedza ta jest rozproszona w wielu systemach, takich jak repozytoria dokumentów, platformy ERP, systemy CRM, współdzielone zasoby sieciowe, archiwa poczty elektronicznej oraz aplikacje biznesowe.

Zamiast przenosić wszystkie informacje do nowego miejsca, elDoc bezpiecznie integruje się z istniejącymi repozytoriami organizacji i w sposób ciągły tworzy inteligentną warstwę wiedzy dla AI.

Typowe źródła informacji obejmują:

• Microsoft SharePoint oraz serwery plików,
• systemy ERP, takie jak SAP, Oracle, Microsoft Dynamics oraz inne platformy branżowe,
• platformy CRM,
• bazy danych SQL i NoSQL,
• współdzielone foldery sieciowe,
• repozytoria poczty elektronicznej,
• aplikacje biznesowe i systemy wewnętrzne,
• interfejsy API REST oraz platformy integracyjne klasy Enterprise.

Podczas synchronizacji danych elDoc automatycznie przetwarza i wzbogaca ich zawartość. Dokumenty mogą zostać poddane OCR, sklasyfikowane, zindeksowane, wzbogacone o metadane oraz przekształcone w embeddingi wektorowe, przy jednoczesnym zachowaniu powiązania z ich oryginalnym źródłem.

W ten sposób powstaje jednolita baza wiedzy Enterprise, która stanowi fundament działania Agentic RAG.

Gdy użytkownicy lub agenci AI do pracy z dokumentami wysyłają zapytanie, elDoc inteligentnie pobiera wyłącznie istotne informacje z repozytoriów, do których posiadają uprawnienia. Platforma łączy tradycyjne wyszukiwanie pełnotekstowe, wyszukiwanie semantyczne oparte na wektorach, filtrowanie metadanych oraz kontekst biznesowy, a następnie przekazuje zebrane informacje do wybranego modelu LLM.

W przeciwieństwie do tradycyjnych implementacji RAG, które jedynie przeszukują dokumenty, Agentic RAG w elDoc rozumie zależności między dokumentami, ustrukturyzowanymi danymi biznesowymi oraz procesami organizacji. Agenci AI mogą jednocześnie pobierać informacje z wielu systemów, porównywać umowy z danymi w systemie ERP, weryfikować faktury względem zamówień zakupu, analizować informacje o klientach z systemów CRM oraz kompletować pełny kontekst biznesowy przed wygenerowaniem odpowiedzi lub uruchomieniem procesu workflow.

Ponieważ elDoc dziedziczy istniejące uprawnienia bezpieczeństwa z połączonych repozytoriów, użytkownicy i agenci AI mają dostęp wyłącznie do informacji, do których są uprawnieni. Każde wyszukanie, każda interakcja z AI oraz każda zautomatyzowana operacja są w pełni rejestrowane, zapewniając pełną kontrolę i nadzór nad wiedzą organizacji.

Łącząc lokalne repozytoria i systemy biznesowe w jedną warstwę wiedzy gotową do wykorzystania przez AI, elDoc przekształca rozproszone informacje organizacji w wiarygodną inteligencję biznesową, która wspiera bezpieczne Enterprise Search, agentów AI do pracy z dokumentami, automatyzację procesów workflow oraz rozwiązania Agentic RAG nowej generacji.

Połącz jeden lub wiele modeli LLM z wiedzą organizacji dzięki elDoc

Wybór odpowiedniego dużego modelu językowego (LLM) to tylko jeden z elementów budowy platformy Enterprise AI. Aby dostarczać realną wartość biznesową, model LLM musi zostać bezpiecznie połączony z dokumentami, systemami biznesowymi i wiedzą organizacji, działając jednocześnie zgodnie z obowiązującymi zasadami bezpieczeństwa i mechanizmami zarządzania.

Dzięki architekturze niezależnej od modeli LLM (LLM-agnostic) elDoc umożliwia organizacjom integrację praktycznie z każdym dużym modelem językowym — niezależnie od tego, czy jest to model open source działający lokalnie (On-Premises), komercyjny model wdrożony w chmurze prywatnej, czy usługi czołowych dostawców, takich jak OpenAI, Anthropic, Google Gemini lub Azure OpenAI.

Organizacje podlegające rygorystycznym wymaganiom dotyczącym suwerenności danych i zgodności z regulacjami mogą wdrożyć w pełni lokalne środowisko AI (On-Premises), w którym model LLM, usługi OCR, modele embeddingów, wektorowa baza danych, warstwa orkiestracji AI oraz wiedza organizacji pozostają w całości we własnej infrastrukturze. Poufne dokumenty, prompty i odpowiedzi generowane przez AI nigdy nie opuszczają kontrolowanego środowiska organizacji, dzięki czemu architektura ta doskonale sprawdza się w administracji publicznej, instytucjach finansowych, ochronie zdrowia oraz innych branżach podlegających ścisłym regulacjom.

Organizacjom oczekującym większej elastyczności elDoc oferuje również obsługę hybrydowych architektur AI. Poufne dokumenty mogą być przetwarzane przez modele LLM działające lokalnie, natomiast wybrane zadania niezawierające danych poufnych mogą być bezpiecznie kierowane do modeli chmurowych oferujących zaawansowane możliwości rozumowania. Pozwala to zachować optymalną równowagę między bezpieczeństwem, wydajnością i kosztami eksploatacji, bez utraty kontroli nad wrażliwymi informacjami organizacji.

W przeciwieństwie do platform opartych na jednym dostawcy AI, elDoc potrafi jednocześnie orkiestrować wiele modeli LLM, przypisując każdemu z nich zadania, do których najlepiej się nadaje. Przykładowo jeden model może obsługiwać czat Enterprise, inny realizować złożone procesy rozumowania dla agentów AI do pracy z dokumentami, model Vision Language (VLM) przetwarzać zeskanowane dokumenty i obrazy, natomiast dedykowane modele embeddingów i rerankingu zwiększać dokładność działania Agentic RAG.

Ponieważ warstwa orkiestracji AI jest niezależna od konkretnego modelu LLM, organizacje mogą swobodnie wdrażać nowe modele lub zastępować nimi dotychczasowe rozwiązania wraz z rozwojem technologii AI. Eliminuje to uzależnienie od jednego dostawcy (vendor lock-in) i sprawia, że platforma Enterprise AI pozostaje gotowa na przyszłe zmiany, zapewniając jednocześnie optymalną równowagę między bezpieczeństwem, wydajnością, dokładnością i kosztami.

Wyjdź poza samo wdrożenie modelu LLM i zbuduj bezpieczne środowisko Enterprise AI

Samo wdrożenie dużego modelu językowego (LLM) jest stosunkowo proste. Prawdziwym wyzwaniem jest zbudowanie platformy Enterprise AI, która potrafi bezpiecznie przetwarzać miliony dokumentów, integrować się z repozytoriami organizacji, orkiestrować agentów AI oraz skalować się wraz z rozwojem całego przedsiębiorstwa.

elDoc zapewnia taką podstawę od razu, bez konieczności budowania jej od podstaw.

Dzięki zintegrowanemu zarządzaniu dokumentami, inteligentnemu przetwarzaniu dokumentów, Agentic RAG, agentom AI do pracy z dokumentami, funkcjom Enterprise Search, automatyzacji procesów workflow oraz architekturze niezależnej od modeli LLM (LLM-agnostic), elDoc umożliwia organizacjom bezpieczne wdrażanie generatywnej AI — zarówno w środowisku lokalnym (On-Premises), w chmurze prywatnej, jak i w architekturze hybrydowej.

Zamiast poświęcać miesiące lub nawet lata na integrację dziesiątek technologii, organizacje mogą skoncentrować się na dostarczaniu realnej wartości biznesowej, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad bezpieczeństwem, mechanizmami zarządzania i suwerennością danych.

Gotowi, aby wdrożyć Enterprise AI na dużą skalę? Dowiedz się, jak elDoc pomaga organizacjom bezpiecznie integrować wiedzę przedsiębiorstwa, wdrażać jeden lub wiele modeli LLM oraz budować nowoczesną platformę AI, przygotowaną do obsługi rzeczywistych procesów biznesowych.