Разработка интеллектуальных систем на базе LLM

Языковые модели (LLM) — это системы ИИ, способные понимать и генерировать текст на естественном языке. Они находят применение в различных бизнес-процессах, таких как автоматизация обработки документов, создание интеллектуальных чат-ботов, анализ настроений в отзывах клиентов и обогащение контента. Например, с помощью LLM можно извлекать структурированные данные из юридических документов, таких как контракты и счета-фактуры, или создавать чат-ботов для поддержки клиентов и внутреннего поиска информации.

Локальные LLM лучше использовать в случаях, когда требуется более высокая производительность и точность обработки текста, а также для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. Для решения таких задач мы используем LLama и Mistral. Глобальные LLM, такие как ChatGPT, могут быть более подходящими для задач, где требуется быстрый доступ к информации и анализ больших объемов данных.

Процесс внедрения включает анализ текущей архитектуры, разработку схемы интеграции, настройку серверной части и подключение к корпоративным системам через API. При необходимости реализуется внедрение LLM в Python с использованием специализированных библиотек. Архитектура проектируется с учетом производительности, отказоустойчивости и возможности дальнейшего масштабирования.

Нет, мы разворачиваем модели полностью внутри корпоративного периметра (on-prem, self-hosted). Делаем именно так, чтобы сохранить контроль над данными, соответствовать регуляторным требованиям и обеспечить технологическую независимость.

Все данные обрабатываются в защищённой инфраструктуре, передачи информации во внешние сервисы нет. Мы используем шифрование, контроль доступа и системы мониторинга, а также настраиваем пайплайны обучения с минимизацией риска утечки информации.

Конечно, мы проводим fine-tuning (дообучение) моделей на корпоративных данных и адаптируем алгоритмы под конкретные бизнес-процессы, чтобы обеспечить релевантность ответов, точность генерации и максимальную пользу для сотрудников.

Мы настраиваем регулярное обновление пайплайнов, мониторинг качества генерации и корректировку модели на новых данных, чтобы поддерживать высокий уровень точности, снижать количество ошибок.

Оценка проводится на основе заранее определённых показателей эффективности: сокращение времени обработки запросов, повышение точности анализа информации, снижение операционных затрат. До начала проекта формируются целевые KPI, а по итогам внедрения проводится анализ достигнутых результатов и расчет экономического эффекта.