Корпоративные LLM-ассистенты в закрытом контуре
Локальные языковые модели на инфраструктуре заказчика: поиск по технической документации и регламентам, ассистент для инженеров и диспетчеров, автоматизация отчётности. Без передачи данных во внешние облака — соответствие требованиям ИБ нацкомпаний. Ни один токен не покидает периметр предприятия.
Какие задачи решает
Боль
Инженер тратит 20–30% времени на поиск по сотням стандартов, регламентов, P&ID и паспортов оборудования
Решение
RAG-ассистент на локальной LLM: ответы с цитированием до пункта и ревизии документа, парсинг таблиц и чертежей
0,5–1 час в день на инженера × сотни ИТР
Боль
Ошибки из-за устаревших ревизий стандартов — от переделки проекта до инцидента
Решение
Единый корпус нормативки (СТ РК, ГОСТ, API, ASME, внутренние СТП) с контролем актуальности ревизий и правами доступа по ролям
Снижение риска ошибок по устаревшим документам
Боль
Облачные ассистенты (Copilot, ChatGPT) не проходят согласование ИБ: корпоративные данные уходят за периметр
Решение
Развёртывание открытых LLM (Qwen/Llama-класс) на GPU-инфраструктуре заказчика, SSO и ролевая модель доступа
Полное соответствие требованиям ИБ и локализации данных
С какими данными работаем
- Нормативно-техническая документация (СТ РК, ГОСТ, API, ASME, СТП)
- Проектная документация, паспорта оборудования, P&ID
- Регламенты, акты, отчёты, базы знаний
- Системы документооборота (СЭД) и ТОиР
Что получает заказчик
- Развёрнутая в контуре заказчика LLM с RAG-пайплайном
- Индексированный корпус документов одного домена (300–1000 документов на пилоте)
- Веб-интерфейс ассистента с цитированием источников, SSO и правами доступа
- Метрики качества ответов на контрольном наборе вопросов инженеров
Какую проблему решает локальный LLM-ассистент
Инженер на крупном предприятии тратит 20–30% времени на поиск по сотням стандартов (СТ РК, ГОСТ, API, ASME), внутренним СТП, проектной документации и паспортам оборудования. Цена ошибки из-за устаревшей ревизии стандарта — от переделки проекта до инцидента. «Тенгизшевройл» подтвердил ценность подхода, построив собственного LLM-ассистента инженеров по 300+ техническим спецификациям; КТЖ обрабатывает ИИ-помощниками 5 000+ нормативных документов. Большинству компаний нужен тот же результат — без многолетнего построения собственной DS-команды.
Почему именно on-premise, а не ChatGPT/Copilot
| Критерий | Облачные LLM | Локальный LLM в контуре |
|---|---|---|
| Куда уходят данные | Внешние ЦОД за пределами РК | Никуда: серверы заказчика |
| Соответствие ИБ нацкомпаний | Как правило, не проходит согласование | Базовая архитектура |
| Закон о персональных данных РК | Риск нарушения локализации БД | Соответствует |
| Доступ к внутренней документации | Требует выгрузки наружу | RAG внутри периметра |
| Контроль версий документов | Нет | Цитирование до пункта и ревизии |
| Стоимость при масштабе | Растёт с каждым запросом | Фиксированная инфраструктура |
- Критерий
- Куда уходят данные
- Облачные LLM
- Внешние ЦОД за пределами РК
- Локальный LLM в контуре
- Никуда: серверы заказчика
- Критерий
- Соответствие ИБ нацкомпаний
- Облачные LLM
- Как правило, не проходит согласование
- Локальный LLM в контуре
- Базовая архитектура
- Критерий
- Закон о персональных данных РК
- Облачные LLM
- Риск нарушения локализации БД
- Локальный LLM в контуре
- Соответствует
- Критерий
- Доступ к внутренней документации
- Облачные LLM
- Требует выгрузки наружу
- Локальный LLM в контуре
- RAG внутри периметра
- Критерий
- Контроль версий документов
- Облачные LLM
- Нет
- Локальный LLM в контуре
- Цитирование до пункта и ревизии
- Критерий
- Стоимость при масштабе
- Облачные LLM
- Растёт с каждым запросом
- Локальный LLM в контуре
- Фиксированная инфраструктура
Что умеет ассистент
- Поиск по нормативке и техдокументации с цитированием: ответ со ссылкой на пункт и ревизию документа
- Ассистент инженера и диспетчера: ответы на основе регламентов, инструкций, журналов
- Парсинг таблиц и чертежей: vision-модели для P&ID, паспортов, сканов
- Автоматизация отчётности: черновики актов, протоколов, отчётов по шаблонам предприятия
- Контроль доступа: SSO, права по ролям — ассистент отвечает только по документам, доступным пользователю
Какой эффект это даёт
Экономия 0,5–1 часа в день на инженера: при 200–500 ИТР и полной стоимости часа $15–25 это $1–4 млн в год, плюс снижение риска ошибок по устаревшим ревизиям документов. Эффект «мягкий», поэтому проекты структурируются по фиксированной цене с измеримыми критериями качества ответов.
FAQ
Частые вопросы
Запросить демо на ваших документах
Расскажите о задаче — вернёмся с планом аудита данных и оценкой эффекта в течение двух рабочих дней.
Работаем по NDA с первого контакта