Блог

Корпоративный ИИ: разборы, практика, безопасность

Статьи о локальных языковых моделях, поиске по документам, RAG и внедрении ИИ в закрытом контуре.

Локальная LLM на своём сервере: когда это оправдано и что нужно
Читать статью

Локальная LLM на своём сервере: когда это оправдано и что нужно

Разбираем, в каких сценариях локальная модель необходима, какая инфраструктура нужна для пилота и промышленной нагрузки, и как оценить стоимость владения.
ИИ без передачи данных наружу: как это устроено

ИИ без передачи данных наружу: как это устроено

Что значит «закрытый контур» на практике и как проверить, что данные действительно не уходят.

Читать →
RAG для базы знаний: поиск, который отвечает по источникам

RAG для базы знаний: поиск, который отвечает по источникам

Как работает поиск по смыслу и почему ответ со ссылкой на документ важнее «красивого» текста.

Читать →
Как выбрать первый сценарий для ИИ-пилота

Как выбрать первый сценарий для ИИ-пилота

Критерии выбора задачи: данные, боль, ответственный и измеримая метрика успеха.

Читать →
ИИ-помощник первой линии: где он реально помогает

ИИ-помощник первой линии: где он реально помогает

Классификация обращений, предложенные ответы и разумная эскалация сложных случаев.

Читать →
Сколько «железа» нужно для корпоративного ИИ

Сколько «железа» нужно для корпоративного ИИ

Оценка ресурсов для пилота и промышленной нагрузки без переплаты за избыточные мощности.

Читать →