GURUКогда это нужно
- чувствительные документы
- требования к хранению данных
- высокая регулярная нагрузка
- нежелание зависеть от одного API-поставщика
Janus.Guru
Локальная LLM и RAG на собственной инфраструктуре
Если корпус хорошо разбит, размечен и проверен, ассистенту часто не нужна самая дорогая облачная модель на каждый запрос. Janus.Guru позволяет строить контур так, чтобы часть сценариев работала на локальной LLM или гибридной схеме.
Что остаётся важным
- качество разбиения на фрагменты
- поиск подходящих источников
- правила отказа от неподтверждённых ответов
- оценка ответов на контрольных вопросах
Практический вариант
- пилот на облачной модели
- сравнение с локальной LLM
- выбор модели под классы задач
- перенос устойчивых сценариев внутрь инфраструктуры
Частые вопросы
- Можно ли поднять локальную LLM в офисе?
Да, если требования к инфраструктуре и нагрузке это оправдывают. Janus.Guru помогает отделить задачи, где достаточно локальной модели, от задач, где нужна более сильная внешняя модель. - Зачем локальной LLM нужен RAG?
RAG дает модели точный контекст из корпуса и снижает риск свободной генерации без источника.