Як розгорнути LLM у локальній інфраструктурі (on-premises) та підключити її до корпоративних сховищ даних

Генеративний AI змінює підхід організацій до пошуку, аналізу та використання корпоративної інформації. Проте для державних установ, фінансових організацій, операторів критичної інфраструктури, закладів охорони здоров’я та інших організацій із регульованих галузей передавання конфіденційних документів до публічних AI-сервісів може бути неприйнятним.

Таким організаціям потрібен інший підхід: розгортання великих мовних моделей (LLM) у власній ІТ-інфраструктурі та їх безпечне підключення до локальних сховищ документів, баз даних і бізнес-систем.

Розгортання LLM у локальній інфраструктурі (on-premises) забезпечує організації вищий рівень контролю над суверенітетом даних, безпекою, вибором моделей, продуктивністю системи та відповідністю нормативним вимогам. Проте встановлення LLM у приватному середовищі є лише однією зі складових комплексного рішення.

Щоб створювати реальну бізнес-цінність, модель також має бути підключена до надійної корпоративної бази знань, працювати в межах наявних прав доступу та підтримувати виконання практичних бізнес-завдань.

У цій статті ми розглянемо, як організації можуть розгорнути LLM у локальній інфраструктурі (on-premises) і безпечно підключити її до локальних сховищ даних за допомогою корпоративної платформи генеративного AI elDoc.

Що таке розгортання LLM у локальній інфраструктурі (on-premises)?

Розгортання LLM у локальній інфраструктурі (on-premises) означає, що мовна модель та AI-сервіси, які забезпечують її роботу, функціонують в ІТ-інфраструктурі, що перебуває під повним контролем організації.

Така інфраструктура може бути розміщена:

• у власному дата-центрі організації;
• у приватній хмарній інфраструктурі;
• у суверенній хмарі;
• у виділеному середовищі хостингу;
• у гібридній інфраструктурі, що поєднує локальні ресурси та приватну хмару.

На відміну від публічних AI-сервісів, документи, запити (prompts), вилучені дані, ембеддинги (embeddings) і відповіді AI не залишають контрольованого середовища організації.

Такий підхід особливо важливий під час роботи з:

• конфіденційною інформацією клієнтів;
• державними документами;
• фінансовою документацією;
• юридичними документами та договірними даними;
• об’єктами інтелектуальної власності;
• інформацією про працівників;
• технічною документацією;
• документацією об’єктів критичної інфраструктури;
• секретною інформацією або інформацією з обмеженим доступом.

Проте навіть LLM, розгорнута в локальній інфраструктурі (on-premises), не може автоматично розуміти документи організації та її бізнес-контекст. Для цього модель необхідно підключити до корпоративного рівня знань (Enterprise Knowledge Layer).

Чому одного лише розгортання LLM недостатньо

Розгортання великої мовної моделі (LLM) у власній ІТ-інфраструктурі є важливим першим кроком. Проте сама по собі LLM є лише механізмом логічного аналізу. Вона не має уявлення про документи вашої організації, бізнес-процеси, політики безпеки чи операційний контекст.

На початковому етапі LLM, розгорнута в локальній інфраструктурі, обмежена знаннями, отриманими під час її початкового навчання.

Вона не знає автоматично:

• які документи зберігаються в організації;
• яка версія документа є останньою затвердженою;
• які політики застосовуються до конкретного підрозділу або напряму діяльності;
• до якої інформації має право доступу конкретний користувач;
• як класифікуються документи та як здійснюється управління ними;
• які документи є конфіденційними або мають обмежений доступ;
• який бізнес-процес необхідно автоматично запустити після обробки документа;
• які дії мають виконуватися після отримання відповіді, згенерованої AI;
• як інтегровані між собою корпоративні системи, зокрема ERP, CRM та системи керування документами.

Без такого корпоративного контексту LLM не здатна забезпечити надійний AI, готовий до використання в реальних бізнес-процесах. У найкращому разі вона генеруватиме відповіді лише на основі знань, отриманих під час попереднього навчання. У найгіршому – може надавати застарілу, неповну або недозволену для конкретного користувача інформацію.

Саме тому корпоративний генеративний AI потребує значно більшого, ніж просто розгортання мовної моделі. Він потребує інтелектуальної платформи корпоративного AI, яка безпечно поєднує AI з корпоративними знаннями, документами, користувачами та бізнес-процесами організації.

Повноцінна архітектура корпоративного AI зазвичай включає:

• конектори до документів і сховищ даних;
• інтелектуальне захоплення документів та OCR;
• автоматичну класифікацію документів;
• повнотекстовий і семантичний (векторний) пошук;
• керування метаданими;
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• AI Document Agents і Agentic RAG;
• оркестрацію AI та керування промптами;
• керування ідентифікацією та доступом;
• рольову модель безпеки та успадкування прав доступу;
• аудит дій користувачів і механізми корпоративного управління;
• автоматизацію бізнес-процесів;
• механізми погодження та затвердження за участю людини;
• інтеграцію з ERP, CRM, ECM та іншими корпоративними системами.

Саме тут elDoc забезпечує найбільшу цінність для організації.

Замість того щоб інтегрувати численні окремі технології, elDoc надає єдину платформу корпоративного AI, яка в межах єдиної архітектури поєднує корпоративне керування документами, AI-обробку документів, Agentic RAG, AI Document Agents, автоматизацію бізнес-процесів і безпечну оркестрацію LLM.

Після завантаження документа до elDoc система може автоматично виконати OCR-обробку, класифікацію, індексацію, доповнення метаданими, перетворення на векторні ембеддинги та відразу зробити його доступним для AI-пошуку з урахуванням наявних прав доступу. Після цього AI Document Agents можуть аналізувати вміст документа, відповідати на запитання, вилучати структуровані дані, порівнювати документи, автоматично запускати бізнес-процеси та взаємодіяти з корпоративними застосунками, водночас дотримуючись чинних політик безпеки й забезпечуючи повний журнал аудиту всіх дій.

Замість розгортання «ще однієї LLM» організація отримує захищений центр корпоративного AI (Enterprise AI Hub), у якому документи, корпоративні знання, бізнес-процеси, бізнес-застосунки та кілька мовних моделей працюють як єдина екосистема для автоматизації процесів, що ґрунтуються на знаннях, і підтримки більш обґрунтованого ухвалення бізнес-рішень.

Архітектура, необхідна для роботи LLM із корпоративними документами в масштабі всієї організації

Щоб LLM могла ефективно працювати з корпоративними документами, їй недостатньо лише доступу до папки чи бази даних. Потрібна комплексна архітектура, яка забезпечує збір і обробку інформації, підтримує різні формати документів, знаходить релевантний контент, застосовує чинні політики безпеки та спрямовує кожне завдання до найбільш відповідної AI-моделі.

Саме таку архітектуру вже забезпечує elDoc.

У центрі цієї архітектури знаходиться elDoc, що виконує роль рівня оркестрації AI. Платформа об’єднує корпоративні сховища даних, пошукові технології, OCR-сервіси, бази даних і кілька LLM у єдиному захищеному середовищі.

Архітектура включає:

• MongoDB для зберігання метаданих документів, бізнес-даних, конфігурацій та журналів взаємодії з AI;
• повнотекстовий пошук для точного пошуку слів, номерів документів, назв, пунктів договорів і довідкових значень;
• векторну базу даних для семантичного пошуку та знаходження концептуально пов’язаного контенту;
• OCR-сервіси для обробки сканованих PDF-файлів, зображень і сфотографованих документів;
• сервіси elDoc для керування документами, забезпечення безпеки, автоматизації бізнес-процесів, керування метаданими та інтеграції з іншими системами;
• кілька LLM для чатів, AI-агентів, обробки мультимодальних даних (Vision-Language), створення ембеддингів (embeddings) і повторного ранжування результатів пошуку.

Коли документ потрапляє до elDoc або коли elDoc підключається до локальних сховищ даних, він може бути автоматично оброблений за допомогою OCR, проіндексований, класифікований, доповнений метаданими, перетворений на ембеддинги (embeddings) і відразу підготовлений для Retrieval-Augmented Generation (RAG) з урахуванням наявних прав доступу.

Далі elDoc координує весь процес. Платформа ідентифікує користувача, перевіряє права доступу, знаходить найбільш релевантну інформацію, обирає відповідну модель, формує контекст і повертає обґрунтовану відповідь із посиланням на оригінальні корпоративні документи.

Ця архітектура розроблена для роботи з великими обсягами документів і одночасної підтримки різних сценаріїв використання AI. Для окремих завдань можуть використовуватися різні моделі: одна – для внутрішнього AI-чату, інша – для аналізу документів, мультимодальна Vision-Language модель – для обробки візуального контенту, а окремі моделі — для створення ембеддингів (embeddings) і повторного ранжування результатів пошуку.

Без такої архітектури організаціям доводиться самостійно розробляти, інтегрувати, захищати, тестувати та супроводжувати велику кількість окремих компонентів. Перш ніж таке середовище стане достатньо надійним для використання в продуктивній експлуатації, можуть минути багато місяців або навіть років.

У elDoc усі ці можливості вже інтегровані в єдину платформу корпоративного AI. Завдяки цьому організації можуть підключити локальні сховища даних, розгорнути затверджені LLM у локальній інфраструктурі (on-premises) або приватній хмарі та швидко створювати безпечні рішення корпоративного AI без необхідності будувати весь технологічний стек з нуля.

Підключення elDoc до локальних сховищ даних та ERP-систем

LLM може надавати точні та достовірні відповіді лише за умови доступу до корпоративних знань організації. У більшості компаній ці знання розподілені між різними системами, зокрема сховищами документів, ERP-платформами, CRM-системами, спільними мережевими папками, поштовими архівами та спеціалізованими бізнес-застосунками.

Замість перенесення всієї інформації до нового сховища elDoc безпечно підключається до наявних корпоративних джерел даних і безперервно формує інтелектуальний рівень знань для AI.

Типові джерела інформації включають:

• Microsoft SharePoint і файлові сервери;
• ERP-системи, зокрема SAP, Oracle, Microsoft Dynamics та інші галузеві платформи;
• CRM-платформи;
• SQL- та NoSQL-бази даних;
• спільні мережеві папки;
• поштові архіви;
• бізнес-застосунки та внутрішні інформаційні системи;
• REST API та корпоративні інтеграційні платформи.

Під час синхронізації інформації elDoc автоматично обробляє та збагачує контент. Документи можуть проходити OCR-обробку, класифікацію, індексацію, доповнення метаданими та перетворення на векторні ембеддинги (embeddings) зі збереженням зв’язку з їхнім оригінальним джерелом.

У результаті формується єдина корпоративна база знань (Enterprise Knowledge Base), яка є основою для роботи Agentic RAG.

Коли користувачі або AI Document Agents надсилають запит, elDoc інтелектуально знаходить лише релевантну інформацію з авторизованих сховищ даних. Перед передаванням знайдених даних до обраної LLM платформа поєднує традиційний повнотекстовий пошук, семантичний векторний пошук, фільтрацію за метаданими та бізнес-контекст.

На відміну від традиційних реалізацій RAG, які лише виконують пошук документів, Agentic RAG в elDoc розуміє взаємозв’язки між документами, структурованими бізнес-даними та корпоративними процесами. AI-агенти можуть одночасно отримувати інформацію з кількох систем, порівнювати договори із записами в ERP, перевіряти рахунки-фактури на відповідність замовленням на закупівлю, аналізувати інформацію про клієнтів із CRM-систем, а також формувати повний бізнес-контекст перед генеруванням відповіді або запуском бізнес-процесу.

Оскільки elDoc успадковує наявні права доступу з підключених сховищ даних, користувачі та AI-агенти мають доступ лише до тієї інформації, на перегляд якої вони авторизовані. Кожен пошук, взаємодія з AI та автоматизована дія повністю фіксуються в журналі аудиту, забезпечуючи повний контроль і корпоративне управління знаннями.

Об’єднуючи локальні сховища даних і бізнес-системи в єдиний AI-ready рівень знань, elDoc перетворює розрізнену корпоративну інформацію на надійну базу знань, яка забезпечує роботу безпечного корпоративного AI-пошуку (Enterprise Search), AI Document Agents, автоматизації бізнес-процесів і Agentic RAG нового покоління.

Підключіть одну або кілька LLM до корпоративної бази знань за допомогою elDoc

Вибір відповідної великої мовної моделі (LLM) – це лише один з етапів створення платформи корпоративного AI. Щоб AI приносив реальну бізнес-цінність, LLM має бути безпечно підключена до документів, бізнес-систем і корпоративної бази знань організації, працюючи при цьому в межах чинних політик безпеки та корпоративного управління.

Побудована на LLM-агностичній архітектурі, платформа elDoc дає змогу підключити практично будь-яку LLM: модель із відкритим вихідним кодом, розгорнуту в локальній інфраструктурі (on-premises), комерційну модель у приватній хмарі або провідні хмарні AI-сервіси, такі як OpenAI, Anthropic, Google Gemini чи Azure OpenAI.

Організації, які мають суворі вимоги щодо суверенітету даних і відповідності нормативним вимогам, можуть розгорнути повністю локальне AI-середовище (on-premises), у якому LLM, OCR-сервіси, моделі для створення ембеддингів, векторна база даних, рівень оркестрації AI та корпоративна база знань повністю залишаються у власній ІТ-інфраструктурі. Конфіденційні документи, промпти та відповіді AI ніколи не залишають контрольованого середовища організації, що робить таку архітектуру оптимальним вибором для державних установ, фінансових організацій, закладів охорони здоров’я та інших організацій із регульованих галузей.

Для організацій, яким потрібна більша гнучкість, elDoc також підтримує гібридні AI-архітектури. Конфіденційні документи можуть оброблятися локально розгорнутими LLM, тоді як окремі неконфіденційні завдання безпечно передаються хмарним моделям із розширеними можливостями логічного аналізу. Це дає змогу досягти оптимального балансу між безпекою, продуктивністю та експлуатаційними витратами без втрати контролю над конфіденційною корпоративною інформацією.

На відміну від платформ, які залежать від одного постачальника AI, elDoc може одночасно оркеструвати роботу кількох LLM, призначаючи кожну модель для тих завдань, у яких вона демонструє найкращі результати. Наприклад, одна модель може забезпечувати роботу корпоративного AI-чату, інша – виконувати складний логічний аналіз для AI Document Agents, Vision Language Model (VLM) – обробляти скановані документи та зображення, а спеціалізовані моделі для створення ембеддингів і повторного ранжування – підвищувати точність Agentic RAG.

Оскільки рівень оркестрації AI не залежить від конкретної LLM, організації можуть легко впроваджувати нові моделі або замінювати наявні в міру розвитку AI-технологій. Це усуває залежність від одного постачальника (vendor lock-in) і забезпечує готовність платформи корпоративного AI до майбутніх змін, зберігаючи оптимальний баланс між безпекою, продуктивністю, точністю та вартістю експлуатації.

Не обмежуйтеся розгортанням LLM – створіть безпечну інфраструктуру корпоративного AI

Розгорнути велику мовну модель (LLM) відносно нескладно. Значно складніше створити платформу корпоративного AI, здатну безпечно обробляти мільйони документів, підключатися до корпоративних сховищ даних, оркеструвати роботу AI-агентів і масштабуватися відповідно до потреб усієї організації.

elDoc надає таку основу вже «з коробки».

Завдяки вбудованим можливостям керування документами, інтелектуальної обробки документів, Agentic RAG, AI Document Agents, корпоративного AI-пошуку, автоматизації бізнес-процесів і LLM-агностичній архітектурі, elDoc дає змогу організаціям упевнено впроваджувати генеративний AI незалежно від того, чи розгортається він повністю в локальній інфраструктурі (on-premises), у приватній хмарі або в гібридному середовищі.

Замість того щоб витрачати місяці або навіть роки на інтеграцію десятків технологій, організації можуть зосередитися на створенні бізнес-цінності, зберігаючи повний контроль над безпекою, корпоративним управлінням і суверенітетом даних.

Готові впроваджувати корпоративний AI у масштабах усієї організації? Дізнайтеся, як elDoc допоможе безпечно об’єднати корпоративні знання, розгорнути одну або кілька LLM і створити платформу корпоративного AI, готову до майбутніх викликів і розроблену для реальних бізнес-процесів.