LLM та RAG для управління документами: як зберегти повний контроль і водночас використовувати GenAI на своїх серверах

Стрімке зростання LLM та RAG-орієнтованої автоматизації змушує компанії активно інтегрувати GenAI у свої документообробні процеси. Однак головний бар’єр залишається незмінним: безпека. Організації у високорегульованих галузях, компанії зі строгими вимогами до приватності та підприємства, що працюють із конфіденційними даними, не можуть дозволити передавати документи у зовнішні хмарні сервіси або надавати доступ третім AI-провайдерам.

Саме тому все більше компаній переходять на on-premise GenAI рішення, які забезпечують інтелектуальність LLM та точність RAG, не виводячи жодного файлу, жодного вектора та жодної операції за межі внутрішньої інфраструктури.
Ця стаття пояснює, як elDoc реалізує це на практиці: як запускати потужні LLM, оркеструвати RAG-процеси та отримувати корпоративний рівень документної аналітики, не виводячи дані за межі вашого середовища. Ніякого зовнішнього доступу. Ніякої присутності vendor-ів. Ніякої хмарної залежності. Лише повна потужність GenAI із 100% контролем над даними.

Чи реально запускати LLM + RAG із високою продуктивністю повністю on-premise?

Так — абсолютно реально. Але лише якщо врахувати архітектурні вимоги та вирішити низку критичних технічних задач, для яких традиційні системи просто не були розроблені.

Запуск GenAI локально передбачає вирішення таких аспектів:

• Обчислювальне навантаження моделей: LLM та VLM потребують значних CPU/GPU ресурсів, оптимізації пам’яті та ефективних стратегій квантизації.
• Продуктивний векторний пошук: RAG потребує локального високопродуктивного векторного рушія (наприклад, Qdrant), оптимізованого під зберігання, швидкий пошук та безперервне індексування.
• Пошук за метаданими та ключовими словами: традиційних файлових систем недостатньо — потрібен локальний пошуковий шар, такий як Apache Solr, для комбінованого семантичного + keyword пошуку.
• Безпека та контроль доступу: увесь цикл роботи має виконуватися в межах корпоративного периметра з RBAC, шифруванням, журналами аудиту та без передачі даних назовні.
• OCR та Computer Vision: локальні OCR-рушії та моделі структурного аналізу мають працювати без використання хмарних OCR-сервісів.
• Безпека та контроль доступу: увесь цикл роботи має виконуватися в межах корпоративного периметра з RBAC, шифруванням, журналами аудиту та без передачі даних назовні.

Коли всі ці елементи інтегруються не точково, а системно, ви отримуєте справжній on-premise GenAI із такою ж інтелектуальністю, як у хмарних LLM-рішень, але з повним контролем над даними, нульовим доступом зовнішніх сторін та відповідністю регуляціям.

Як elDoc вирішує це: архітектура локального GenAI

Побудувати високопродуктивний GenAI повністю on-premise — це не просто встановити локальний LLM. Це означає створити комплексну архітектуру, де кожен компонент — LLM, RAG, OCR, векторний пошук, orchestrator та безпека — працює у внутрішній інфраструктурі компанії. Саме це забезпечує elDoc: повністю автономний GenAI-конвеєр, оптимізований для приватних середовищ без компромісів по продуктивності, якості або інтелекту.
Нижче — як працює кожен рівень.

Локальні LLM (без зовнішніх викликів, без хмари)

elDoc розгортає LLM та VLM безпосередньо у вашому периметрі. Уся мовна обробка, візуальна аналітика, індексація, структурне розуміння документів — відбувається всередині вашої інфраструктури, без передачі жодних даних назовні. На відміну від платформ із фіксованими моделями, elDoc дозволяє використовувати будь-які локальні або open-source LLM, серед яких:

Використовуйте будь-які локальні або open-source LLM

Ви можете запускати будь-які open-source або локально розгорнуті моделі, зокрема:

• LLM з малим об’ємом — для середовищ, що працюють лише на CPU
• Середні моделі — оптимізовані за швидкістю та вартістю
• Великі LLM-моделі — для GPU-кластерів та високих навантажень
• Галузеві моделі (юридичні, фінансові, медичні)
• Vision-Language моделі — для документів із комбінованим текстово-візуальним контентом

Приклади (не обмежуються):

• сімейство Llama (Llama 3.x, Llama 2)
• Mistral та Mixtral
• будь-який LLM, який ви вирішите хостити локально

elDoc є модель-агностичним і гнучким щодо інфраструктури — ви контролюєте модель, її версію, оновлення та апаратні ресурси.

Ключові технічні можливості:

• Локальний хостинг моделей, включаючи оптимізовані та квантизовані LLM (Q4, Q8, GGUF, TensorRT або GPU-native моделі залежно від апаратних ресурсів).
• Гібридне виконання на CPU/GPU, що забезпечує як високу продуктивність inference, так і економічно ефективне масштабування.
• Жодних зовнішніх inference-запитів — elDoc не залежить від OpenAI, Anthropic, Azure або будь-яких зовнішніх LLM-провайдерів.
• Моделі, оптимізовані для документів, з тонким налаштуванням для екстракції, підсумовування, класифікації, логіки макетів та аналізу багатосторінкового контексту.
• Підтримка VLM (Vision-Language Models) для читання структурованих та неструктурованих PDF, сканованих документів, рукописного тексту та складного макетного контенту.

🎯 Результат: ви отримуєте повну інтелектуальність LLM та VLM для документів, що працює цілком у межах вашої інфраструктури, із нульовим витоком даних, повним контролем над моделями, передбачуваною продуктивністю та повною суверенністю над даними.

Вбудований RAG-конвеєр всередині вашого периметра

RAG — це не лише ембеддинги. Він потребує чітко скоординованого набору компонентів.
elDoc постачається з повністю локальним (on-premise) RAG-стеком, який включає:

Локальне генерування ембеддингів

• Моделі ембеддингів працюють повністю у вашій інфраструктурі.
• Підтримка мультимодальних ембеддингів для тексту, таблиць, зображень і діаграм.
• Ефективна пакетна обробка + GPU-прискорення для масштабних задач.

Локальне зберігання векторів (Qdrant)

• Qdrant розгортається як локальний сервіс.
• Високопродуктивний ANN-пошук (HNSW), оптимізований для мільйонів документів.
• Жодних хмарних векторних БД (Pinecone, Weaviate Cloud, Chroma Cloud).

Локальна індексація метаданих (Solr / OpenSearch)

• Повнотекстова індексація для ключових слів і булевого пошуку.
• Екстракція метаданих для гібридного пошуку (ключові слова + семантика).
• Розподілена індексація та реплікація для великих підприємств.

Повністю автономне отримання даних (Retrieval)

• Увесь процес отримання, ранжування та побудови контексту відбувається локально.
• Локальний RAG-контролер оптимізує поділ документів, складання контексту та повторне ранжування.

🎯 Результат: повністю автономний RAG-конвеєр, що працює за вашим фаєрволом — забезпечує високопродуктивний пошук, точне розуміння документів і повну відсутність залежності від зовнішньої інфраструктури або хмарних сервісів.

Local OCR + Vision Models (No Cloud OCR Vendors)

OCR часто є найслабшою ланкою в локальній (on-premise) AI-автоматизації, оскільки багато «локальних» постачальників тихо покладаються на хмарні сервіси — такі як Google Vision, Amazon Textract або Azure OCR — заради точності.
elDoc уникає будь-яких зовнішніх залежностей, надаючи повністю інтегровані локальні OCR та візуальні моделі для документів, які працюють виключно всередині вашої інфраструктури.

OCR, які підтримує elDoc

elDoc постачається з кількома провідними локальними OCR-двигунами, що дає змогу обирати їх залежно від продуктивності, мовного охоплення або апаратних ресурсів:

• PaddleOCR — висока точність, багатомовність, GPU-прискорення
• Tesseract OCR — легкий, швидкий, дружній до CPU
• Qwen-VL / OCR-здібності Qwen-VL — розширене OCR-подібне розуміння через VLM-моделі
• Кастомні OCR-конвеєри — модульна архітектура для власних пропрієтарних моделей

Ці OCR забезпечують потужне охоплення таких мовних груп:

• Латиниця
• CJK (китайська, японська, корейська)
• Cyrillic

Підтримувані типи документів

Незалежно від того, чи ваші файли — це чисті цифрові документи чи складні скани, локальний OCR і документні візуальні моделі elDoc обробляють усі типи, включно з:

• Сканованими або нативними PDF
• Великими багатосторінковими TIFF-файлами
• Зображеннями у форматах JPG/PNG

Шар комп’ютерного зору (структурне розуміння, що виходить за межі OCR)

Комп’ютерний зір elDoc далеко виходить за рамки простого вилучення тексту. Він розуміє структуру та візуальну логіку документів повністю локально (on-premise), забезпечуючи надійну обробку навіть тоді, коли файли є неякісними, відсканованими, повернутими або візуально складними.
Перед поглибленим аналізом elDoc виконує попередню обробку та нормалізацію зображень для покращення та очищення документів. Це включає: автоматичне коригування обертання та вирівнювання перекошених сторінок, визначення орієнтації для бокових або перевернутих сторінок, очищення фону від шуму або тіней, підвищення контрасту для слабкого тексту, шумозаглушення для низькоякісних сканів або факсових зображень, нормалізацію контурів та меж для точнішої сегментації.

🎯 Результат: повністю локальний візуальний шар розуміння, який нормалізує, покращує та інтерпретує зображення документів — визначаючи структуру, таблиці, регіони та візуальні елементи, що значно перевершують можливості традиційного OCR.

MongoDB як високопродуктивне сховище документів і метаданих

У центрі локальної архітектури elDoc знаходиться MongoDB — фундаментальна система для зберігання документів, метаданих, станів обробки та всіх AI-отриманих результатів. Гнучка схема та природна масштабованість роблять MongoDB винятково придатною для GenAI-навантажень з документами, де формати, структури та вимоги до обробки сильно різняться.

Гнучкість схеми MongoDB дозволяє elDoc працювати з неструктурованими та напівструктурованими документами без обмежень традиційних реляційних БД. Рахунки, договори, електронні листи, скановані PDF, зображення та багатосторінкові TIFF-файли можуть мати різні форми та макети — і MongoDB легко це підтримує без складних міграцій схем.

Великі файли ефективно зберігаються через GridFS, що забезпечує високошвидкісне завантаження та швидке отримання PDF, зображень та інших бінарних активів.
Окрім документів, MongoDB чудово управляє великими обсягами метаданих, які генеруються GenAI-конвеєрами. Вона підтримує швидкі запити по OCR-виводах, класифікаційних мітках, станах робочих процесів, RAG-метаданих, анотаціях на рівні сторінок, журналах обробки та повних аудиторських слідах. Це робить MongoDB ідеальною для масштабного реального пошуку, індексації та автоматизації процесів.
З вбудованим шардингом і реплікацією MongoDB легко підтримує сховища з мільйонами документів.

Безпека через архітектуру (а не лише через функції)

У локальних середовищах організаціям потрібен абсолютний контроль над доступом до даних, поведінкою системи та взаємодією з GenAI. elDoc побудовано саме на цьому принципі. Кожен компонент — LLM, RAG, OCR, CV, векторний пошук та оркестрація — працює повністю у вашій інфраструктурі без будь-яких зовнішніх сервісів.

Управління доступом забезпечується через потужну модель RBAC, яка дає адміністраторам точний контроль над тим, хто може переглядати, редагувати, передавати, обробляти або погоджувати документи. Дозволи можуть визначатися для департаментів, ролей, робочих процесів, категорій чутливості або навіть окремих файлів. MFA та додаткові OTP підсилюють автентифікацію, гарантувавши, що лише верифіковані користувачі мають доступ до конфіденційних документів або GenAI-функцій.

Ця модель особливо важлива під час взаємодії з документами через GenAI-чат. Теоретично користувач може попросити LLM розкрити конфіденційну інформацію — але elDoc це запобігає, застосовуючи права доступу безпосередньо в AI-шарі. Система гарантує, що користувачі можуть отримувати, узагальнювати чи витягувати інформацію лише з тих документів, до яких вони мають відповідні дозволи. Несанкціонований користувач не зможе отримати, згенерувати чи проаналізувати дані з обмежених документів, навіть через AI-чат. Це — базовий елемент системного управління безпекою.

Для забезпечення надійності на рівні підприємства elDoc підтримує високодоступні розгортання, включно з кластерингом, failover, балансуванням навантаження та розподіленою архітектурою — забезпечуючи безперервність роботи навіть у масштабних або критично важливих системах.

Кожна дія всередині elDoc — доступ до документів, проходження робочих процесів, виконання моделей, вилучення даних або обмін — фіксується у повному аудиторському логу, забезпечуючи простежуваність для комплаєнсу, внутрішніх розслідувань та операційної прозорості.

Це доповнюється реальним моніторингом і відстеженням активності, що дає видимість у продуктивність системи, дії користувачів, поведінку конвеєрів та використання моделей, із можливістю раннього виявлення аномалій або підозрілих патернів доступу.
Для індустрій із підвищеними вимогами можуть бути активовані додаткові рівні захисту — включно з опціональним шифруванням та посиленими конфігураціями відповідно до внутрішніх політик та нормативних вимог.