LLM i RAG w bezpiecznym zarządzaniu plikami on-premise: jak zachować pełną kontrolę i korzystać z GenAI

Wraz z dynamicznym rozwojem modeli LLM oraz automatyzacji opartej na RAG wiele organizacji chce wdrożyć GenAI w swoich ekosystemach dokumentowych. Największa bariera pozostaje jednak niezmienna: bezpieczeństwo. Branże silnie regulowane, firmy kierujące się ochroną prywatności oraz przedsiębiorstwa przetwarzające dane wrażliwe nie mogą pozwolić sobie na wysyłanie dokumentów do zewnętrznych chmur ani na ujawnianie poufnych informacji dostawcom AI trzecich stron. Z tego powodu coraz więcej firm wybiera lokalne wdrożenia GenAI, które zapewniają inteligencję LLM oraz precyzję RAG, jednocześnie zachowując każdy plik, każdy wektor i każde działanie w całości we własnej infrastrukturze.

W tym artykule wyjaśniamy, jak elDoc umożliwia takie podejście: w jaki sposób można uruchamiać zaawansowane modele LLM, orkiestrwać potoki RAG oraz osiągnąć inteligencję dokumentów klasy enterprise bez konieczności opuszczania danych poza kontrolowane środowisko. Bez ekspozycji. Bez dostępu dostawców. Bez zależności od chmury. Wyłącznie pełna moc GenAI przy 100% kontroli.

Czy naprawdę można uruchomić wysokowydajne LLM i RAG w pełni lokalnie?

Tak — zdecydowanie. Pod warunkiem jednak, że rozumiesz ograniczenia architektoniczne i rozwiążesz kluczowe wyzwania techniczne, do których większość tradycyjnych systemów nie została zaprojektowana.

Uruchamianie GenAI w środowisku lokalnym wymaga uwzględnienia następujących aspektów:

• Obciążenie obliczeniowe modeli: LLM i VLM wymagają znacznych zasobów CPU i GPU, optymalizacji pamięci oraz skutecznych strategii kwantyzacji.
• Wydajność wyszukiwania wektorowego: RAG potrzebuje wydajnego silnika wektorowego, takiego jak Qdrant, zoptymalizowanego pod kątem lokalnego przechowywania, szybkiego wyszukiwania i ciągłego indeksowania.
• Wyszukiwanie metadanych i słów kluczowych: Tradycyjne systemy plików nie są wystarczające. Niezbędna jest solidna lokalna warstwa wyszukiwania, taka jak Apache Solr, która łączy wyszukiwanie semantyczne i oparte na słowach kluczowych.
• OCR i przetwarzanie obrazu: Lokalne silniki OCR oraz modele analizy układu dokumentów muszą być zintegrowane bez korzystania z rozwiązań chmurowych.
• Orkiestracja potoków: LLM, OCR, embeddingi, wyszukiwanie i walidacja muszą działać spójnie, bez zewnętrznych zależności.
• Bezpieczeństwo i kontrola dostępu: Cały proces musi działać w obrębie infrastruktury organizacji, z obsługą RBAC, szyfrowania, dzienników audytu oraz bez jakiegokolwiek przepływu danych na zewnątrz.

Gdy wszystkie te wyzwania zostaną rozwiązane w sposób całościowy, a nie fragmentaryczny, możliwe staje się prawdziwe lokalne wdrożenie GenAI, oferujące tę samą inteligencję co modele LLM w chmurze, lecz z pełną kontrolą danych, zerową ekspozycją i całkowitą zgodnością z wymogami regulacyjnymi.

Jak elDoc rozwiązuje ten problem: szczegółowe spojrzenie na lokalną architekturę GenAI w elDoc

Osiągnięcie wysokiej wydajności GenAI w całości w środowisku lokalnym wymaga znacznie więcej niż samo „zainstalowanie LLM lokalnie”. Niezbędna jest ściśle zintegrowana, w pełni zoptymalizowana architektura, w której każdy komponent, modele, silniki wyszukiwania, OCR, magazyn wektorów, orkiestracja i bezpieczeństwo, działa wewnątrz infrastruktury organizacji. Dokładnie to zapewnia elDoc: kompleksowy, samowystarczalny potok GenAI zaprojektowany z myślą o środowiskach prywatnych, bez kompromisów w zakresie szybkości, dokładności czy inteligencji. Poniżej pokazujemy, jak działa każda warstwa.

Lokalne LLM (bez połączeń zewnętrznych, bez ekspozycji na chmurę)

elDoc wdraża modele LLM i VLM bezpośrednio w obrębie Twojej infrastruktury, zapewniając, że całe przetwarzanie języka, rozumowanie wizualne, indeksowanie oraz analiza dokumentów odbywają się w pełni lokalnie, bez wysyłania choćby jednego tokena poza środowisko organizacji. W przeciwieństwie do zamkniętych platform opartych na stałych modelach, elDoc daje pełną swobodę wyboru wykorzystywanych LLM.

Korzystaj z dowolnego lokalnego lub open-source’owego LLM

Możesz uruchamiać dowolny model open source lub samodzielnie hostowany, w tym:

• Lekkie modele LLM dla środowisk opartych wyłącznie na CPU
• Modele średniej wielkości zoptymalizowane pod kątem szybkości i efektywności kosztowej
• Duże modele LLM przeznaczone dla klastrów GPU i obciążeń o dużej skali
• Modele dostrojone do konkretnych domen, takich jak prawo, finanse czy medycyna
• Modele wizyjno-językowe do dokumentów łączących dane wizualne i tekstowe

Przykłady (lista otwarta):

• Rodzina Llama (Llama 3.x, Llama 2)
• Mistral i Mixtral
• Dowolny LLM, który zdecydujesz się hostować samodzielnie

elDoc jest niezależny od modeli i elastyczny infrastrukturalnie. To Ty kontrolujesz model, jego wersję, aktualizacje oraz wykorzystywany sprzęt.

Kluczowe możliwości techniczne:

• Lokalny hosting modeli z wykorzystaniem zoptymalizowanych, skwantyzowanych LLM (Q4, Q8, GGUF, TensorRT lub modele natywne dla GPU, w zależności od sprzętu).
• Hybrydowe wykonywanie na CPU i GPU, umożliwiające wysokowydajne wnioskowanie oraz efektywne kosztowo skalowanie.
• Brak zewnętrznych wywołań inferencyjnych. elDoc nie korzysta z OpenAI, Anthropic, Azure ani żadnych zewnętrznych dostawców LLM.
• Modele zoptymalizowane pod kątem dokumentów, dostrojone do ekstrakcji danych, podsumowań, klasyfikacji, analizy układu oraz kontekstu wielostronicowego.
• Obsługa modeli VLM (Vision-Language Models) do odczytu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych plików PDF, zeskanowanych dokumentów, pisma odręcznego oraz treści o złożonym układzie.

🎯 Rezultat: pełna moc inteligencji dokumentowej LLM i VLM działająca całkowicie w obrębie Twojej infrastruktury, bez jakiejkolwiek ekspozycji danych na zewnątrz, z pełną kontrolą nad modelami, przewidywalną wydajnością i pełną suwerennością danych.

Wbudowany potok RAG działający w obrębie Twojej infrastruktury

RAG to nie tylko embeddingi. Wymaga on ściśle skoordynowanego zestawu komponentów. elDoc dostarcza w pełni lokalny stos RAG, który obejmuje:

Lokalne generowanie embeddingów

• Modele embeddingowe działają w całości wewnątrz Twojej infrastruktury.
• Obsługa wielomodalnych embeddingów dla tekstu, tabel, obrazów oraz diagramów.
• Wydajne przetwarzanie wsadowe oraz akceleracja GPU dla dużej skali danych.

Lokalne przechowywanie wektorów (Qdrant)

• Qdrant wdrożony jako usługa lokalna.
• Wysokowydajne wyszukiwanie ANN (HNSW) zoptymalizowane pod kątem milionów dokumentów.
• Brak chmurowych baz wektorowych, takich jak Pinecone, Weaviate Cloud czy Chroma Cloud.

Lokalne indeksowanie metadanych (Solr / OpenSearch)

• Indeksowanie pełnotekstowe dla wyszukiwania słów kluczowych i zapytań logicznych.
• Ekstrakcja metadanych na potrzeby wyszukiwania hybrydowego (słowa kluczowe + semantyka).
• Rozproszone indeksowanie i replikacja dla dużych organizacji.

W pełni samodzielny mechanizm wyszukiwania

• Cały proces wyszukiwania, rangowania i budowania kontekstu odbywa się lokalnie.
• Lokalny kontroler RAG optymalizuje podział na fragmenty, składanie kontekstu oraz ponowne rangowanie.

🎯 Rezultat: w pełni samodzielny potok RAG działający całkowicie za zaporą sieciową organizacji, zapewniający wysokowydajne wyszukiwanie, precyzyjne rozumienie dokumentów oraz zerową zależność od jakiejkolwiek zewnętrznej infrastruktury lub usług chmurowych.

Lokalne modele OCR i Computer Vision (bez chmurowych dostawców OCR)

OCR jest często najsłabszym ogniwem w lokalnej automatyzacji AI, ponieważ wielu dostawców deklarujących rozwiązania „on-premise” w rzeczywistości korzysta z usług chmurowych, takich jak Google Vision, Amazon Textract czy Azure OCR, aby zapewnić odpowiednią dokładność. elDoc eliminuje wszelkie zależności zewnętrzne, oferując w pełni zintegrowane, lokalne modele OCR i Computer Vision, które działają całkowicie w obrębie Twojej infrastruktury.

Silniki OCR obsługiwane przez elDoc

elDoc dostarczany jest z wieloma wiodącymi w branży, lokalnymi silnikami OCR, co pozwala dobrać rozwiązanie pod kątem wydajności, obsługi języków lub dostępnego sprzętu:

• PaddleOCR – wysoka dokładność, obsługa wielu języków, akceleracja GPU
• Tesseract OCR – lekki, szybki, zoptymalizowany pod CPU
• Możliwości Qwen-VL / Qwen-VL-OCR – zaawansowane rozumowanie typu OCR realizowane przez modele VLM
• Niestandardowe potoki OCR – architektura wtyczkowa dla silników własnych

Silniki te zapewniają szerokie pokrycie językowe, w tym:

• języki łacińskie
• języki CJK
• cyrylicę

Obsługiwane typy dokumentów

Niezależnie od tego, czy pliki są wysokiej jakości, czy stanowią trudne do przetworzenia skany, lokalny stos OCR i Computer Vision w elDoc radzi sobie z nimi wszystkimi, w tym z:

• zeskanowanymi lub natywnymi plikami PDF
• dużymi, wielostronicowymi plikami TIFF
• obrazami w formatach JPG i PNG

Warstwa Computer Vision (rozumienie struktury wykraczające poza OCR)

Warstwa Computer Vision w elDoc wykracza daleko poza prostą ekstrakcję tekstu. Umożliwia ona pełne, lokalne zrozumienie struktury i logiki wizualnej dokumentów, zapewniając niezawodne przetwarzanie nawet w przypadku plików niskiej jakości, zeskanowanych, obróconych lub wizualnie złożonych. Przed dalszą analizą elDoc wykonuje wstępne przetwarzanie i normalizację obrazu w celu jego poprawy i oczyszczenia. Obejmuje to automatyczną korekcję obrotu i prostowanie obrazu, wykrywanie orientacji stron obróconych lub odwróconych, czyszczenie tła z szumów i cieni, poprawę kontrastu dla słabo widocznego tekstu, redukcję szumów w skanach niskiej jakości lub faksach oraz normalizację krawędzi i granic w celu dokładniejszej segmentacji. Kroki te znacząco zwiększają dokładność rozpoznawania i poprawiają działanie kolejnych etapów OCR oraz LLM.

🎯 Rezultat: w pełni lokalna warstwa wizualnego rozumienia dokumentów, która normalizuje, ulepsza i interpretuje obrazy, identyfikując strukturę, tabele, obszary i elementy wizualne na poziomie znacznie wykraczającym poza możliwości tradycyjnego OCR.

MongoDB jako wysokowydajny magazyn dokumentów i metadanych

W samym centrum lokalnej architektury elDoc znajduje się MongoDB, które pełni rolę podstawowego repozytorium dokumentów, metadanych, stanów przetwarzania oraz wszystkich wniosków generowanych przez AI. Elastyczny schemat i naturalna skalowalność sprawiają, że MongoDB doskonale nadaje się do obsługi obciążeń dokumentowych GenAI, gdzie formaty, struktury i wymagania przetwarzania mogą się znacząco różnić.

Elastyczność schematu MongoDB pozwala elDoc obsługiwać dokumenty nieustrukturyzowane i półustrukturyzowane bez sztywności charakterystycznej dla tradycyjnych relacyjnych baz danych. Faktury, umowy, e-maile, zeskanowane pliki PDF, obrazy oraz wielostronicowe pliki TIFF występują w różnych formach i układach, a MongoDB radzi sobie z tą zmiennością bez konieczności skomplikowanych migracji schematów. Duże pliki są przechowywane wydajnie przy użyciu GridFS, co umożliwia szybki zapis i odczyt plików PDF, obrazów oraz innych zasobów binarnych.

Poza samymi dokumentami MongoDB doskonale sprawdza się w zarządzaniu ogromną ilością metadanych generowanych przez potoki GenAI. Umożliwia szybkie zapytania dotyczące wyników OCR, etykiet klasyfikacji, stanów workflow, metadanych RAG, adnotacji na poziomie stron, logów przetwarzania oraz pełnych śladów audytowych. Dzięki temu idealnie nadaje się do wyszukiwania w czasie rzeczywistym, indeksowania oraz automatyzacji procesów na dużą skalę. Wbudowane mechanizmy shardingu i replikacji pozwalają MongoDB bez problemu obsługiwać repozytoria zawierające miliony dokumentów.

Bezpieczeństwo wbudowane w architekturę (a nie tylko zestaw funkcji)

W środowiskach lokalnych organizacje wymagają pełnej kontroli nad dostępem do danych, zachowaniem systemu oraz interakcjami z GenAI. elDoc został zaprojektowany właśnie w oparciu o tę zasadę. Każdy komponent — LLM, RAG, OCR, Computer Vision, wyszukiwanie wektorowe oraz orkiestracja — działa w całości wewnątrz Twojej infrastruktury, bez udziału jakichkolwiek usług zewnętrznych.

Zarządzanie dostępem realizowane jest poprzez rozbudowany mechanizm RBAC, który zapewnia administratorom precyzyjną kontrolę nad tym, kto może przeglądać, edytować, udostępniać, przetwarzać lub zatwierdzać dokumenty. Uprawnienia mogą być definiowane na poziomie działów, ról, procesów, kategorii wrażliwości, a nawet pojedynczych plików. Uwierzytelnianie MFA oraz opcjonalne OTP dodatkowo wzmacniają bezpieczeństwo, gwarantując, że tylko zweryfikowani użytkownicy mają dostęp do wrażliwych dokumentów i funkcji GenAI.

Model ten ma szczególne znaczenie podczas pracy z dokumentami w trybie czatu GenAI. Teoretycznie użytkownik mógłby poprosić model LLM o ujawnienie poufnych informacji, jednak elDoc zapobiega temu poprzez egzekwowanie uprawnień bezpośrednio w warstwie AI. System gwarantuje, że użytkownicy mogą zadawać pytania i generować odpowiedzi wyłącznie na podstawie dokumentów, do których są uprawnieni. Osoby nieupoważnione nie mogą pobierać, streszczać ani analizować zastrzeżonych plików, nawet za pośrednictwem czatu AI. Stanowi to kluczowy element modelu bezpieczeństwa elDoc.

Aby zapewnić niezawodność klasy enterprise, elDoc umożliwia wdrożenia o wysokiej dostępności, obejmujące klastrowanie, mechanizmy failover, równoważenie obciążenia oraz architektury rozproszone. Zapewnia to ciągłość działania nawet w środowiskach o dużej skali lub krytycznym znaczeniu biznesowym.

Każde działanie wykonywane w elDoc — dostęp do dokumentów, przebieg workflow, inferencja modeli, ekstrakcja danych czy udostępnianie — jest rejestrowane w pełnym śladzie audytowym, co zapewnia identyfikowalność na potrzeby zgodności regulacyjnej, audytów wewnętrznych oraz przejrzystości operacyjnej. Uzupełnieniem jest monitorowanie w czasie rzeczywistym i śledzenie aktywności, które zapewnia wgląd w wydajność systemu, działania użytkowników, zachowanie potoków oraz wykorzystanie modeli, umożliwiając wczesne wykrywanie anomalii lub nietypowych wzorców dostępu.

W branżach wymagających bardziej restrykcyjnych zabezpieczeń możliwe jest włączenie dodatkowych mechanizmów ochronnych, takich jak opcjonalne szyfrowanie czy wzmocnione konfiguracje, zgodnie z wewnętrznymi politykami oraz obowiązującymi ramami regulacyjnymi.