RAG локально для чату з документами: Генеративний штучний інтелект для обробки документів на ваших серварах

Over the last two years, millions of users have experienced the power of tools like ChatGPT, Gemini, and similar GenAI assistants. They are fast, intuitive, and impressive. You can upload a document, ask a question, and get an answer in seconds. But experienced users quickly notice a fundamental limitation:

Усі ці інструменти обробляють документи у хмарі, поза вашим контролем.

Для побутового використання це може бути прийнятно. Для роботи з чутливою інформацією — ні.

Прихована проблема безпеки та відповідності у хмарних GenAI-асистентах

Коли документи завантажуються у публічні GenAI-сервіси, вони перестають залишатися у локальному середовищі. Обробка відбувається на сторонній інфраструктурі, часто у різних регіонах світу, де політика зберігання даних, їх утримання та можливого вторинного використання не завжди достатньо прозора. Механізми доступу зазвичай універсальні та орієнтовані на масового користувача, а не на корпоративні вимоги. У результаті командам з безпеки та комплаєнсу бракує контролю, прозорого аудиту та гарантій того, як саме обробляються конфіденційні дані.

Ці прогалини створюють серйозні ризики при роботі з фінансовою документацією, юридичними контрактами, медичними чи страховими документами, матеріалами аудиту та внутрішніми корпоративними знаннями. Для організацій, що працюють під регуляторними рамками (GDPR, фінансове регулювання, галузеві стандарти відповідності), така втрата контролю часто робить використання публічних GenAI-інструментів неможливим.

Проблема масштабування хмарних GenAI-асистентів, про яку ніхто не говорить

На великому обсязі даних виникає ще одна очевидна проблема:
абсолютно нелогічно завантажувати терабайти документів у хмару щоразу, коли потрібен аналіз.
Більшість організацій вже мають захищені сховища — файлові сервіси, DMS-системи, приватні хмарні репозиторії або локальні архіви. Повторне надсилання цих самих документів до зовнішніх AI-сервісів: неефективне, дорого коштує, сповільнює роботу, створює додаткові ризики.
Набагато правильніше зберігати документи всередині власного периметра, один раз проіндексувати їх за допомогою ШІ — і потім миттєво отримувати відповіді на будь-які запити.

Що насправді означає «повністю офлайн RAG» і чи можливо це взагалі

Коли люди чують «чат із документами», більшість автоматично уявляє, що частина процесу має працювати через інтернет або зовнішній AI-сервіс.
Насправді повністю офлайн Retrieval-Augmented Generation уже реальний і працює у виробничих середовищах, якщо платформа спроєктована правильно.

У своїй основі RAG — це архітектурний підхід, який дозволяє GenAI працювати з приватними документами максимально надійно. Замість того щоб змушувати модель «вгадувати» відповідь, система спочатку знаходить найбільш релевантні фрагменти у внутрішньому сховищі документів, а потім формує відповідь, строго спираючись на знайдений контент.

Саме це робить чат із документами точним, пояснюваним і придатним для реальних бізнес-випадків.
Рішення є повністю офлайн, якщо кожен етап цього конвеєра працює всередині вашої інфраструктури — локально або в приватній хмарі. Ніякі документи, метадані, embedding-и, запити чи відповіді не покидають вашу організацію і не відправляються у сторонні API.

Так — це цілком можливо, і elDoc створений саме для цього, щоб зробити таку модель роботи практичною, стабільною та безпечною.

Як elDoc реалізує повністю офлайн чат із документами

elDoc — це GenAI-платформа, доступна для повністю on-premise, air-gapped та приватних хмарних розгортань. Вона постачається як цілісна, самодостатня система, що містить усі необхідні компоненти для офлайн-обробки документів, пошуку та маршрутизації, а також для інтерактивної взаємодії у форматі чат-діалогу.

Процес починається зі збору та розуміння документів. elDoc інтегрує декілька OCR-двигунів, що дає змогу обробляти реальні, різноманітні та нерівномірні за якістю документи. Залежно від вимог розгортання elDoc може використовувати: open-source OCR для базового витягування даних, високоточний OCR для складних макетів, vision-language моделі з вбудованим розумінням структури сторінки, надшвидкий багатомовний OCR для великомасштабної обробки.

Ця гнучкість дозволяє організаціям збалансувати точність, швидкість та жорсткі офлайн-вимоги.
Перш ніж документи аналізує мовна модель, elDoc застосовує комп’ютерний зір для очистки, нормалізації та оптичної оптимізації документів. Вирівнювання перекошених сканів, покращення контрасту, видалення шуму, структуризація таблиць, відбитків та підписів — усе це виконується автоматично, щоб надати AI-моделям максимально якісний вхід.

Після цього локально запущені великі мовні моделі забезпечують справжнє семантичне розуміння документів. Вони не просто витягують текст — вони інтерпретують значення, контекст, логічні зв’язки та наміри в межах параграфів, таблиць та розділів. Саме це дозволяє користувачам ставити природні питання, а не підбирати ключові слова.

Чат із вашими документами: від персонального використання до інтелекту корпоративного рівня

Після впровадження elDoc документи перестають бути статичними файлами у папках — вони перетворюються на безпечну, інтерактивну базу знань, з якою можна спілкуватися природною мовою.
Користувачам більше не потрібно відкривати файли один за одним, шукати вручну або передавати дані в зовнішні сервіси. Усе відбувається у повністю офлайн-середовищі з чітким управлінням доступом.

Для приватних користувачів elDoc забезпечує приватність і контроль при роботі з чутливою персональною документацією: медичними файлами, страховими полісами, юридичними договорами. Типові запити:

«Проаналізуй мої медичні записи та вкажи, які неточності чи відсутня інформація можуть вплинути на лікування або страхове покриття.»

«Чи покриває страховий поліс цей випадок, і які виключення або умови застосовуються?»

Для малого та середнього бізнесу elDoc стає щоденним інструментом продуктивності для фінансових, операційних і юридичних команд:

«Серед усіх рахунків і контрактів знайди прострочені платежі, невідповідні умови та розбіжності між погодженими й фактурованими сумами.»

Для великих підприємств elDoc забезпечує масштабну, безпечну інтелектуальну роботу з документами у межах усієї організації, із суворими дозволами та аудитом. Запити можуть бути значно складніші:

«Порівняй усі версії контрактів і познач відхилення у пунктах про припинення, відповідальність та штрафи відносно нашої стандартної політики.»

«Переглянь аудиторські робочі документи за останні три роки та виділи матеріальні зміни, аномалії або відсутні докази.»

У всіх сценаріях принцип один: документи залишаються у вашому середовищі, доступ контролюється автоматично, а кожна відповідь ґрунтується виключно на дозволених джерелах. elDoc забезпечує можливості чат-взаємодії з GenAI для реальних документів — без компромісів щодо конфіденційності чи безпеки.

Зберігання, пошук та семантичний інтелект — повністю офлайн

Повністю офлайн-RAG потребує надійних шарів зберігання та пошуку. elDoc використовує масштабоване документне сховище для зберігання великих файлів і насичених метаданих, з повною підтримкою доступності, версіонування та аудиту. На цьому шарі працює локальна векторна база даних, яка створює семантичні embeddings — тобто надає документам «значення», що дозволяє шукати сенс, а не просто ключові слова. Це дає змогу знаходити релевантний контент, навіть якщо користувач формулює запит неточно або природною мовою.

Для точного пошуку elDoc комбінує семантичну вибірку з високошвидкісним повнотекстовим індексуванням. Результат — гібридна система пошуку, що однаково надійно працює з контрактами, рахунками, виписками, політиками та сканами — і все це без виходу за межі вашого середовища.

Наскільки легко розгорнути elDoc і почати чат із вашими документами?

Попри складну архітектуру, яка необхідна для повністю офлайн чату з документами — включно з безпечним зберіганням, OCR-двигунами, комп’ютерним зором, локальними LLM-моделями, семантичним пошуком та механізмами governance — розгортання elDoc навмисно зроблене максимально простим.
Уся складність прихована всередині платформи, а не перекладена на користувача чи ІТ-команду.

elDoc постачається у вигляді контейнеризованого рішення, що забезпечує однакове розгортання в будь-якому середовищі. Незалежно від того, це індивідуальний користувач, невелика команда чи велика організація, процес однаковий: необхідно лише запустити контейнер у вашій локальній інфраструктурі або приватному хмарному середовищі. Не потрібно збирати окремі модулі, інтегрувати різних постачальників або вручну керувати складними пайплайнами — усе, що потрібно для безпечного чату з документами, уже інтегровано.

Після розгортання початок роботи — миттєвий. Ви підключаєте бажану LLM-модель залежно від доступних апаратних ресурсів — CPU, GPU або гібридного середовища. elDoc не прив’язаний до конкретних моделей, тому організації можуть обирати LLM відповідно до вимог щодо продуктивності, вартості та безпеки — при цьому інференс завжди залишається локальним.

Далі достатньо завантажити документи або підключити існуючі репозиторії, запустити індексацію — і можна починати чат із документами. Нові документи додаються будь-коли та автоматично включаються у майбутні запити без повторної обробки всього корпусу.

Таким чином elDoc перетворює складну інфраструктурну задачу GenAI у практичне, передбачуване та безпечне рішення, яке легко розгорнути й масштабувати.
elDoc робить корпоративний, повністю офлайн чат із документами доступним без компромісів щодо контролю, гнучкості чи простоти розгортання.

elDoc Community Edition: локальний RAG для ваших документів

Щоб зробити повністю офлайн інтелект для документів доступним не лише для великих підприємств, elDoc також випущено у форматі Community Edition.
Це версія для індивідуальних користувачів, розробників і невеликих команд, які хочуть запускати RAG-процеси локально — на ноутбуці, робочій станції або невеликому сервері — не передаючи документи у хмару.

Community Edition надає всі основні можливості для приватного чату з документами. Користувачі можуть завантажувати файли, індексувати їх локально та ставити природномовні запитання. Уся обробка відбувається на локальному пристрої або у приватному середовищі — повна конфіденційність гарантована. Жодної залежності від зовнішніх AI-сервісів — ідеально для роботи із чутливими документами.

Попри легкість, Community Edition дотримується тих самих архітектурних принципів, що й корпоративна платформа: OCR і комп’ютерний зір, локальний семантичний індекс, RAG-пайплайн і локально запущена LLM-модель. Користувач просто обирає LLM відповідно до доступних апаратних ресурсів — CPU чи GPU — і може одразу починати чат.

elDoc Community Edition підходить для:

• невеликих команд, які хочуть запускати систему локально;
• тестування сценаріїв чату з документами перед прмисловим впровадженням;
• приватні користувачі, які дбають про приватність і хочуть працювати з AI без хмари

elDoc Community Edition робить потужний локальний RAG доступним кожному, хто хоче працювати з документами приватно, безпечно та ефективно.

З чим постачається elDoc Community Edition: повний локальний AI-стек

elDoc Community Edition — це не урізана демо-версія. Це повноцінна локальна RAG-платформа, яка містить весь AI-конвеєр для витягування, розуміння, пошуку та чат-взаємодії з документами — повністю локально.

Попри складність внутрішньої архітектури, усі компоненти вже попередньо інтегровані та оркестровані.
Результат — безшовний досвід: завантажте документи, проіндексуйте їх один раз — і починайте ставити запитання без шаблонів, налаштувань та підключень до хмари.

Нижче — повний AI-стек, який входить до Community Edition.

OCR — перетворення зображень і PDF у текст

Більшість документів (особливо рахунки-фактури) надходять як скани, фото або PDF без текстового шару. OCR — перший критично важливий етап, який переводить їх у машинозчитуваний формат.

У Community Edition elDoc включає офлайн OCR-двигуни:

• Tesseract OCR — open-source OCR для базового тексту;
• PaddleOCR — надшвидкий багатомовний OCR для різноманітних форматів;
• Qwen3-VL — OCR на базі vision-language моделей для складних макетів.

Усі ці двигуни працюють локально та забезпечують точне розпізнавання навіть для низькоякісних або багатомовних документів.

Computer Vision — очищення та нормалізація документів

Перед передачею результатів OCR до AI-моделей elDoc застосовує шар комп’ютерного зору. Це суттєво підвищує точність і надійність.

Computer Vision виконує: вирівнювання перекошених сторінок; покращення контрасту та шумозаглушення;
нормалізацію макету та сегментацію. Завдяки цьому downstream-моделі отримують структуровані й чисті дані — одну з ключових умов успішного RAG.

LLM — справжнє розуміння змісту

Ядро Community Edition — локально запущена велика мовна модель. Це «мозок», що розуміє документи подібно до людини, але швидше та стабільніше.

LLM: інтерпретує значення, контекст і наміри; витягує ключові поля (дати, суми, податки, лінійки);
класифікує документи без шаблонів; виявляє аномалії.

Користувач просто підключає модель, яка відповідає його апаратним ресурсам — далі elDoc все робить автоматично.

RAG — встановлення контексту між документами

Retrieval-Augmented Generation (RAG) перетворює окремі документи на пов’язану базу знань.
У Community Edition RAG: знаходить релевантні фрагменти у документах; використовує їх як контекст для відповідей; дозволяє порівнювати документи, перевіряти дані та узагальнювати їх.

Усі відповіді базуються лише на реальному документному контенті — без вигадок і припущень.

MongoDB — масштабоване сховище документів

MongoDB — основа для зберігання документів та метаданих. Воно ефективно керує великими файлами, змінними структурами та швидким витягуванням даних.

Qdrant — семантичний інтелект і векторний пошук

Qdrant створює локальні векторні embeddings та забезпечує «розуміння сенсу» документів:
пошук схожих документів; виявлення дублікатів; кластеризація; семантичний RAG.

Apache Solr — високошвидкісний повнотекстовий пошук

Solr доповнює семантичний пошук точними keyword-результатами, фільтрацією, ранжуванням і навігацією.

Разом Solr і Qdrant утворюють гібридний пошуковий двигун, що поєднує точність keyword-пошуку з глибоким семантичним розумінням і логічним AI-міркуванням.

Validation Station — скоринг, впевненість та управління винятками

Validation Station оцінює якість і достовірність результатів AI: призначає confidence score;
позначає суперечності чи низьку впевненість; формує винятки для ручної перевірки; підтримує human-in-the-loop.

Це робить результати AI прозорими, аудитованими та готовими до використання у продакшені.

Надійна система безпеки — ролі, дозволи та корпоративне управління

Безпека в elDoc закладена на рівні архітектури — навіть у Community Edition. Платформа містить розширену модель керування доступом (RBAC), що дозволяє чітко визначати ролі та зони відповідальності для користувачів і команд. Дозволи можуть застосовуватися на рівні workspace, папки, документа та окремих функцій — включно з доступом до GenAI-можливостей (індексація, чат, експорт, обмін файлами тощо).

elDoc підтримує багатофакторну автентифікацію (MFA) для захищеного доступу та легко інтегрується з корпоративними системами автентифікації, такими як Active Directory або каталожні сервіси. Це забезпечує централізоване керування користувачами, узгодженість з політиками безпеки та стабільне управління ідентичностями.

Усі дії користувачів логуються — від перегляду документа до взаємодії з AI та рішень у процесі валідації. Це створює прозорий і повний аудиторський слід, необхідний для відповідності, контролю та довіри.

Oкрім безпеки та управління доступом, elDoc підтримує розгортання з високою доступністю. Завдяки контейнерній архітектурі система може працювати у кластерних або реплікованих конфігураціях, усуваючи єдині точки відмови. Це дозволяє забезпечити безперервний доступ до інтелектуальних функцій роботи з документами, масштабувати навантаження між вузлами та зберігати операційну стійкість навіть під час технічного обслуговування чи збоїв інфраструктури.

У сукупності ці можливості роблять elDoc придатним не лише для тестування, а й для повноцінної, безпечної та надійної роботи — від персонального використання до критичних корпоративних розгортань.