Сотрудники передают договоры и внутренние данные в публичные AI-сервисы.
C:\SUDO_AI\GUIDES\SECURE_AI
Безопасное внедрение ИИ, RAG и on-premise
Строим AI-контур так, чтобы корпоративные знания, права доступа и действия модели оставались управляемыми и проверяемыми.
Проблема процесса
Какие боли закрывает система
Общий чат раскрывает документы пользователям без нужного уровня доступа.
Ответ модели невозможно связать с источником, версией знания и запросом.
AI-агент получает слишком широкие права на изменение данных и отправку сообщений.
Архитектура
Контур решения
пользователь + рольpolicyRAG / LLMпроверкадействие + audit
Технологический контур:Private cloud / On-premise LLM / RAG / Vector DB / SSO / RBAC / KMS / DLP / Audit logs
Состав системы
Модули и контрольные точки
Каждый модуль имеет вход, проверяемый результат и обработку исключений.
SSO / RBACdocument ACLvector searchlocal LLMPII maskingprompt firewalltool permissionsaudit logs
Пользователь получает ответ только из доступных ему источников.
Цитаты ведут к документу и версии, использованным при формировании ответа.
Критические действия требуют детерминированной проверки или подтверждения.
Инцидент можно восстановить по запросу, контексту, версии модели и tool calls.
Технический разбор
Как устроен проект
Практическая схема выбора, внедрения и эксплуатации без обещаний «магии одной кнопки».
Архитектура RAG
Корпоративные знания без обучения модели на документах
RAG индексирует разрешённые фрагменты документов и добавляет найденный контекст к конкретному запросу. Права проверяются до поиска, а ответ сохраняет ссылки на источники. Обновление регламента не требует переобучать базовую модель: достаточно переиндексировать изменённую версию.
- загрузка, очистка и версионирование документов
- разбиение на фрагменты и метаданные
- гибридный полнотекстовый и векторный поиск
- ACL-фильтрация до выдачи контекста
- оценка полноты, точности и качества цитирования
Варианты размещения
API, private cloud, on-premise или гибридный контур
Публичный API подходит для некритичных сценариев и быстрого пилота при корректных договорных и технических ограничениях. Private cloud даёт изолированную инфраструктуру, on-premise оставляет модель и данные внутри периметра, а гибридная схема разделяет чувствительные и общие операции.
Выбор зависит от класса данных, нагрузки, задержки, доступной инфраструктуры и требований службы безопасности. Локальное размещение не отменяет контроль доступа, журналирование и тестирование качества.
- классификация данных и модель угроз
- сетевые зоны и исходящие соединения
- шифрование, секреты и ключи
- изоляция арендаторов и рабочих пространств
- резервирование, обновления и мониторинг
FAQ.txt
Вопросы до старта
Коротко о границах, сроках, данных и экономике проекта.
Что такое RAG простыми словами?
Это схема, в которой AI сначала находит релевантные фрагменты в разрешённой базе знаний, а затем формирует ответ на их основе. Источники можно показать пользователю и проверить.
RAG полностью исключает ошибки модели?
Нет. Он уменьшает число неподтверждённых ответов, но требует оценки поиска, инструкций, цитирования и правил отказа. Для критических операций нужен дополнительный контроль.
Обязательно ли разворачивать LLM локально?
Нет. Часто достаточно гибридной архитектуры, маскирования данных и корпоративного API-контракта. On-premise выбирают по требованиям безопасности, задержке, доступности и совокупной стоимости.
Как ограничить действия AI-агента?
Каждый инструмент имеет отдельные права и схему входных данных. Рискованные вызовы проходят policy engine и подтверждение человека, а все попытки и результаты записываются в аудит.
Начнём с одного процесса
Опишите текущую работу, системы и ограничения. Вернёмся с техническими вопросами и форматом первого этапа.