Privatni Korporativni LLM (RAG)
Omogućavanje korporativnom entitetu korištenje generativne umjetne inteligencije na strogo povjerljivim internim dokumentima. Zaključivanje se izvodi lokalno na klijentovim vlastitim strojevima: nijedan dokument ne napušta njihovu infrastrukturu i ne upućuje se nijedan poziv javnim API-jima trećih strana kao što je OpenAI.
Operativno sjedište: Milano, ItalijaCiljni sektor: LogistikaRadni jezik: Talijanski
Tehnički izazov
Omogućavanje korporativnom entitetu korištenje generativne umjetne inteligencije na strogo povjerljivim internim dokumentima. Zaključivanje se izvodi lokalno na klijentovim vlastitim strojevima: nijedan dokument ne napušta njihovu infrastrukturu i ne upućuje se nijedan poziv javnim API-jima trećih strana kao što je OpenAI.
Integracija softvera i AI-ja
- Lokalna Implementacija LLM-a: Konfiguracija i udomljavanje modela otvorenog koda (npr. Llama, Mistral) na izoliranim privatnim poslužiteljima.
- Napredna RAG Arhitektura: Razvoj vlasničke vektorske baze podataka u Pythonu za semantičko dohvaćanje internog znanja u stvarnom vremenu.
- Prilagođeni FastAPI Sloj: Projektiran API backend po mjeri za neprimjetnu integraciju izoliranog stroja umjetne inteligencije s postojećim ERP-om klijenta.
- Nulto Curenje Podataka: Kriptiran kanal od kraja do kraja (end-to-end) dizajniran da strogo ograniči svu obradu informacija unutar korporativnog vatrozida.
Provjerene činjenice
- RAG u produkciji za 2 tjedna, od prve radionice do svakodnevne upotrebe.
- Zaključivanje se izvodi na računalima zaposlenika. Nijedan dokument ne napušta klijentovu infrastrukturu i ne upućuje se poziv vanjskom API-ju.
- Indeks se sam ažurira kada se datoteka doda u namjensku mapu, bez ljudske intervencije.
- Vrijeme odgovora 3–10 sekundi po upitu, na klijentovu hardveru, bez namjenskog GPU-a i bez mrežnih poziva.