Искусственный интеллект внутри бизнеса

Private AI и корпоративные AI-системы

Создаём корпоративные AI-системы, которые работают с внутренними знаниями, учитывают права доступа и могут разворачиваться в инфраструктуре компании без передачи данных публичным AI-сервисам.

Обсудить задачу →Возможности ↓

SELOGIC AI

Что входит в направление

Конкретный состав определяется задачей, данными, нагрузкой и требованиями к интеграциям.

01

SELOGIC Private AI

Корпоративный аналог ChatGPT внутри инфраструктуры клиента: единый интерфейс, выбранные модели, доступ к внутренним данным и управляемые политики безопасности.

02

RAG и база знаний

Поиск по договорам, инструкциям, коммерческим предложениям и другим материалам с опорой на разрешённые источники.

03

AI-агенты

Последовательное выполнение задач: собрать данные, проверить условия, подготовить документ, создать запись в CRM и передать результат человеку.

04

Интеграция с системами

Связываем AI с CRM, 1С, API и внутренними сервисами, чтобы помощник работал внутри реального процесса, а не в отдельном окне.

Рабочий процесс

От анализа до сопровождения

  1. 01Определяем задачу и критерии качества
  2. 02Готовим источники и права доступа
  3. 03Выбираем модель и архитектуру
  4. 04Собираем прототип
  5. 05Проверяем на рабочих сценариях
  6. 06Разворачиваем и наблюдаем

Контроль данных

Безопасность закладывается в архитектуру.

Размещение, доступ, журналы, резервирование и обновления определяются до запуска системы.

  • Закрытый контур
  • Разграничение прав
  • Локальное хранение
  • Аудит действий
  • Резервирование

Ответы

Частые вопросы

Чем Private AI отличается от публичного чат-бота?

Private AI проектируется под данные, права доступа и инфраструктуру конкретной компании. Модели и хранилища могут работать локально или в выбранном защищённом облаке.

Что такое RAG?

RAG — подход, при котором модель формирует ответ с использованием найденных фрагментов из разрешённой базы знаний. Это помогает привязать ответ к актуальным корпоративным материалам.

Нужен ли собственный GPU-сервер?

Не всегда. Архитектура зависит от объёма данных, моделей, числа пользователей, требований к скорости и запрета на внешние сервисы.

Следующий шаг

Опишите процесс, данные и нужный результат.

На первом этапе достаточно понять текущую схему и ограничения. После этого можно определить архитектуру и разумный объём прототипа.

Отправить задачу →Написать в Telegram-бот