Корпоративный ИИ-ассистент с локальной LLM: на что обратить внимание?
Использовать ИИ без передачи корпоративных данных наружу возможно. Но только при наличии авторизации, валидации и аудита.
Локально работающие большие языковые модели (LLM) позволяют обрабатывать конфиденциальные данные без отправки их сторонним сервисам. Однако запуск модели на собственном сервере сам по себе не означает безопасность системы.
Ассистент не должен видеть данные, недоступные пользователю
В инфраструктуре RAG (Retrieval-Augmented Generation) документы, предоставляемые модели, должны фильтроваться в соответствии с правами пользователя, выполняющего запрос. В противном случае ассистент может обобщить и предоставить сотруднику информацию, к которой у него нет доступа.
Модели совершают ошибки
Языковые модели могут генерировать убедительные, но неверные ответы. В критических сценариях использования, таких как финансовый анализ или подготовка сводок по отчетам, этапы указания источников и проверки человеком должны быть частью дизайна.
Каждое взаимодействие под записью
В журналах аудита должно фиксироваться, какой пользователь задавал вопрос с использованием каких данных; сами эти журналы также должны быть защищены правами доступа.