Корпоративная нейросеть (внутренний AI‑ассистент): когда нужна своя “нейронка” и какие решения сейчас лучшие
Запросы “корпоративная нейросеть”, “внутренний чат‑бот для компании”, “AI ассистент для сотрудников” обычно появляются, когда бизнес упирается в одно из трёх:
- знания и документы есть, но ими сложно пользоваться (информация “размазана” по Confluence/Google Docs/почте)
- безопасность и конфиденциальность важнее, чем “попробовать публичный ChatGPT”
- нужен AI, который работает на ваших данных и интегрирован в процессы (CRM/Service Desk/BI)
Важно: в большинстве случаев компании не нужно “обучать свою модель с нуля”. Чаще всего достаточно корпоративного ассистента на базе сильной модели + RAG (поиск по документам) + контроль доступа.
1) Когда реально нужна “своя нейросеть”
1.1. Данные нельзя отправлять во внешние сервисы
Причины:
- NDA, коммерческая тайна
- персональные данные (PII)
- регуляторика и требования комплаенса
1.2. Нужен доступ по ролям и аудит действий
Корпоративный ассистент должен:
- показывать разные ответы разным ролям
- логировать запросы и ответы (аудит)
- уметь ограничивать “что можно выдавать”
1.3. Нужна интеграция в процессы
Примеры:
- подготовка ответов в поддержке + база знаний
- генерация отчётов/сводок по продажам
- поиск по внутренним регламентам и договорам
- помощь разработчикам (код, ADR, runbooks) — с учётом внутренних стандартов
2) Самая частая правильная архитектура: LLM + RAG (а не обучение с нуля)
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — это когда модель отвечает, опираясь на найденные фрагменты ваших документов.
Плюсы:
- быстрее внедрить, чем fine‑tuning
- проще обновлять знания (документы обновились — индекс обновили)
- ниже риск “галлюцинаций”, если правильно настроить
Минусы:
- нужно хорошее качество источников и структура документов
- нужно решить доступы, индексацию, безопасность
3) “Топ решения” сейчас: как смотреть правильно (категориями)
Чтобы не привязываться к брендам, выбирайте по классу решений:
3.1. Enterprise‑LLM платформы (облако с корпоративными гарантиями)
Подходит, если вам ок облако, но нужны:
- корпоративные политики безопасности
- приватность данных и контроль доступа
- стабильный SLA
Обычно это “корпоративные обёртки” над ведущими моделями в облаках крупных провайдеров.
Примеры категорий (как ориентиры на рынке):
- managed LLM в облаках (Azure/AWS/GCP‑класс)
- enterprise‑планы у крупных LLM‑провайдеров (с политиками приватности и SLA)
3.2. Self‑hosted / on‑prem решения (своё развертывание)
Подходит, если:
- нельзя выводить данные за периметр
- есть своя инфраструктура (GPU/серверы)
- нужен полный контроль и изоляция
Практика: часто берут сильную open‑source модель + RAG + прокси/гейтвей.
Примеры семейств моделей, которые часто рассматривают для self‑host (выбор зависит от требований и лицензий):
- Llama‑семейство
- Mistral‑семейство
- Qwen‑семейство
3.3. RAG‑слой и поиск по знаниям
Это сердце корпоративной нейросети:
- индексация документов (файлы, базы, wiki)
- векторный поиск (embeddings)
- re‑ranking, фильтрация, цитирование источников
В бизнесе критично, чтобы ассистент:
- давал ссылки на источники
- не “выдумывал” при отсутствии данных
3.4. Интеграции и автоматизация
Ценность растёт, когда ассистент подключён к:
- Service Desk / тикетам
- CRM
- BI/дашбордам
- внутренним справочникам и API
4) Безопасность: что обязательно учитывать
- Доступы по ролям (RBAC)
- DLP/фильтры: что нельзя выдавать
- Логи и аудит (кто что спрашивал)
- Сегментация данных (индексы по зонам)
- Политика хранения (retention)
5) Сколько это стоит и почему “дешёвый пилот” часто обманчив
Стоимость складывается из:
- токенов/запросов к LLM
- инфраструктуры (если self‑host)
- подготовки данных (чистка, структура, источники)
- интеграций и доступа
Частая реальность: “чат с документами” сделать быстро, а “корпоративный ассистент, которому доверяют” — это качество данных, доступы и наблюдаемость.
6) План внедрения (быстро и безопасно)
- определить 2–3 сценария с понятной ценностью (поддержка, продажи, регламенты)
- подключить источники знаний + доступы
- сделать RAG‑прототип с цитированием
- включить аудит, логи, метрики качества
- итеративно улучшать (покрытие, точность, интеграции)
FAQ
Нужно ли обучать свою модель с нуля?
Почти никогда. Чаще всего хватает RAG + правильной интеграции и контроля доступа.
Что важнее: модель или данные?
Для корпоративного ассистента почти всегда важнее данные, доступы и процессы.
Как снизить “галлюцинации”?
Цитирование источников, строгие инструкции “не знаешь — скажи”, качественные документы, re‑ranking.
Если хотите — помогу спроектировать корпоративного ассистента: RAG по документам, доступы, аудит запросов, облако vs контур.