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
Локальная и гибридная схемы позволяют размещать обработку в выбранном инфраструктурном контуре. Выбор зависит от требований к данным, ресурсов, нагрузки и качества ответов на контрольных вопросах.
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 доступные ресурсы соответствуют требованиям к модели и нагрузке. В пилоте локальный, облачный и гибридный варианты можно сравнить на одном наборе контрольных вопросов. - Зачем локальной LLM нужен RAG?
RAG дает модели точный контекст из корпуса и снижает риск свободной генерации без источника.