В отчётах расходятся показатели
На пилоте можно проверить сверку файлов: сопоставить периоды и названия показателей, выделить расхождения и показать исходные строки. Спорные значения модель не должна молча исправлять — их подтверждает сотрудник.
Локальные LLM и AI-агенты
Локальный AI под задачи вашей компании.
Модель работает на вашем сервере или рабочей станции. Подключаем документы и рабочие системы, чтобы помогать с отчётностью, аналитикой и повторяющимися задачами.
Обсудить задачуКогда это нужно
Ответ спрятан в сотнях документов
Настроим поиск по согласованным источникам с учётом доступа. Проверим, ссылается ли ответ на действующую редакцию документа и сообщает ли помощник, когда данных недостаточно.
Сводку для руководителя собирают вручную
Проверим путь от вопроса в чате к данным и диаграммам в рабочей области. Расчёты выполняются по заданным правилам, источники остаются доступны, а выводы проходят проверку человеком.
С чего начнём
Начинаем с повторяющейся задачи и того, как вы оцениваете хороший результат. Собираем тестовые примеры, включая сложные случаи и ситуации, когда данных недостаточно. Это позволяет сравнить модели до того, как вкладываться в большую систему или оборудование.
Модель и работа с документами
Сравниваем подходящие LLM по качеству, скорости и ограничениям. Для поиска по внутренним материалам настраиваем источники, обновление документов и доступ по ролям.
Агенты и интеграции
Разделяем задачи поиска, подготовки и проверки, когда это действительно нужно. Задаём доступные инструменты, лимиты действий и шаги, которые требуют подтверждения человека.
Оборудование и эксплуатация
Подбираем GPU, память, накопители и сеть под выбранную модель, длину запросов и число пользователей. Проверяем конфигурацию на согласованной нагрузке. Для закрытой установки настраиваем обработку без отправки запросов во внешние AI-сервисы.
Как проходит работа
Выбрать один рабочий сценарий
Например, поиск ответа по регламентам. Определяем, откуда берутся документы, кто имеет доступ и что сотрудник должен получить на выходе.
Проверить результат на примерах
Смотрим не только на удачные ответы: проверяем ошибки, ссылки на источники, отказы при нехватке данных и попытки получить чужую информацию.
Встроить в процесс
Подключаем нужные сервисы, журналирование и контроль доступа. Определяем, кто подтверждает действия и что делать при недоступности модели.
Результат пилота — основание для решения
Перед пилотом согласуем тестовые задачи и критерии приёмки. На выходе — прототип одного сценария, результаты проверки качества и скорости, известные ошибки и требования к оборудованию. По этим данным решаем, стоит ли внедрять модель, дорабатывать подход или оставить обычную автоматизацию. Это возможные сценарии внедрения, а не обещание готового универсального продукта.
Что подготовить к разговору
- Одна задача, которую сотрудники регулярно выполняют вручную.
- Обезличенные примеры входных данных и хорошего результата.
- Ограничения: можно ли использовать облако, какие системы уже работают, кто будет пользоваться помощником.
Частые вопросы
Всегда ли нужны несколько агентов?
Нет. Иногда достаточно поиска по документам, одной модели или обычной автоматизации без ИИ. Несколько агентов добавляют сложность; используем их, когда разделение ролей даёт проверяемую пользу.
Нужно сразу покупать сервер с GPU?
Не обязательно. Сначала уточняем модель, нагрузку и требования к данным. Затем сравниваем аренду мощностей и собственное оборудование. Закупку имеет смысл обсуждать после проверки выбранной конфигурации.
Можно ли доверить агенту отправку писем и изменение данных?
Такие действия ограничиваем правами и подтверждениями. На первом этапе помощник может готовить черновики без отправки. Автоматические изменения подключаем отдельно, с журналом действий и понятным способом отмены.
Расскажите, как это устроено у вас.
Для начала достаточно описать задачу. Состав работ и условия согласуем после знакомства с ней.