Защищённый веб-доступ
Подготовка и классификация 38 тысяч документов
← Вся практика
ПРОЕКТНАЯ ПРАКТИКА · Искусственный интеллект
Корпоративный ИИ в защищённом контуре
Локальные языковые модели, RAG-поиск по документам, веб-интерфейс, разграничение доступа и контроль качества ответов без передачи данных во внешние сервисы.
Год2026Срок16 недельИнжиниринговая компания · 38 тыс. документов
Исходная ситуация
Собственная AI-платформа ВирТЭК
Инженеры тратили до получаса на поиск требований в проектной документации. Передача данных во внешние AI-сервисы была запрещена политикой безопасности.
Архитектурная схема
Корпоративный ИИ в защищённом контуре
RAG-оркестрация
Локальные модели DeepSeek и Qwen с маршрутизацией запросов
Векторный индекс
RAG-поиск с обязательными ссылками на источники
Локальные LLM
Ролевой доступ, журналы, оценка качества и GPU-мониторинг
GPU-контур и аудит
Ролевой доступ, журналы, оценка качества и GPU-мониторинг
Состав решения
Инжиниринговая компания · 38 тыс. документов
- Подготовка и классификация 38 тысяч документов
- Локальные модели DeepSeek и Qwen с маршрутизацией запросов
- RAG-поиск с обязательными ссылками на источники
- Ролевой доступ, журналы, оценка качества и GPU-мониторинг
Результат в цифрах
Комментарий инженера
Качество обеспечила не только модель. Мы ввели правила разбиения документов, фильтрацию по правам и набор контрольных вопросов, по которому каждая новая версия проходит приёмку.
Отзыв заказчика
Ассистент не заменяет инженерное решение, но быстро приводит специалиста к нужному фрагменту документа. Особенно полезны ссылки на первоисточник и работа внутри нашего контура.