GURUКонтроль качества
- ответ строится после поиска релевантных фрагментов
- источник показывается пользователю
- неподтвержденные утверждения ограничиваются правилами ассистента
- пилот включает контрольные вопросы и список слабых мест корпуса
Janus.guru
Безопасность, контроль данных и снижение зависимости от моделей
Качественный RAG начинается не с выбора самой большой модели, а с хорошо подготовленного корпуса, понятных правил ответа и контроля источников. Это снижает стоимость, уменьшает зависимость от одного поставщика и позволяет использовать компактные коммерческие модели или локальные LLM на собственной инфраструктуре.
Контроль инфраструктуры
- возможен выбор модели под задачу и бюджет
- API-ключи отделены от публичного интерфейса
- административные поверхности закрываются Basic Auth
- локальная модель может использоваться там, где важны суверенность и предсказуемые расходы
Частые вопросы
- Можно ли использовать Janus.guru без передачи всех документов внешней модели?
Да. Хорошо подготовленный RAG-корпус позволяет отправлять в модель только релевантные фрагменты, а чувствительные сценарии можно выносить в локальный или гибридный контур. - Почему RAG снижает риск ошибок?
Ассистент сначала ищет источник в корпусе, а затем формирует ответ по найденным фрагментам. Пользователь видит опору ответа и может проверить формулировку.