企业内网私有化大语言模型助手

部署在客户自有基础设施上的本地大语言模型：技术文档与规程检索、面向工程师和调度员的助手、报告自动化。数据不传输至外部云端——满足国家公司的信息安全要求。任何一个 token 都不离开企业边界。

解决哪些问题

痛点

工程师 20–30% 的时间花在检索数百份标准、规程、P&ID 和设备技术档案上

解决方案

基于本地 LLM 的 RAG 助手：答案精确引用到文档条款和版本，可解析表格和图纸

每位工程师每天节省 0.5–1 小时 × 数百名工程技术人员

痛点

因标准版本过时导致的错误——从设计返工到安全事故

解决方案

统一的规范文档库（哈萨克斯坦国家标准 СТ РК、GOST 标准、API、ASME、企业内部标准），带版本时效性控制和基于角色的访问权限

降低因文档过时导致错误的风险

痛点

云端助手（Copilot、ChatGPT）无法通过信息安全审批：企业数据会流出企业边界

解决方案

在客户的 GPU 基础设施上部署开源 LLM（Qwen/Llama 级别），支持 SSO 和基于角色的访问模型

完全满足信息安全和数据本地化要求

我们处理的数据

  • 规范技术文档（哈萨克斯坦国家标准 СТ РК、GOST 标准、API、ASME、企业标准）
  • 设计文档、设备技术档案、P&ID
  • 规程、验收与检查记录、报告、知识库
  • 电子文档管理系统与 CMMS 检修管理系统

客户将获得

  1. 部署在客户内网内、带 RAG 流水线的 LLM
  2. 单一领域的已索引文档库（试点阶段 300–1000 份文档）
  3. 带来源引用、SSO 和访问权限的助手 Web 界面
  4. 基于工程师测试问题集的回答质量指标

本地 LLM 助手解决什么问题

大型企业的工程师有 20–30% 的时间花在检索数百份标准（哈萨克斯坦国家标准 СТ РК、GOST 标准、API、ASME）、企业内部标准、设计文档和设备技术档案上。因标准版本过时而犯错的代价——从设计返工到安全事故。田吉兹雪佛龙（TCO）已用实践证明了这一方法的价值：基于 300 余份技术规范构建了自己的工程师 LLM 助手；哈萨克斯坦铁路公司（KTZ）用 AI 助手处理 5000 余份规范文件。大多数公司需要同样的结果——而无需花费多年组建自己的数据科学团队。

为什么选择本地化部署，而不是 ChatGPT/Copilot

对比项
数据流向
云端 LLM
哈萨克斯坦境外的外部数据中心
企业内网本地 LLM
不外流：客户自有服务器
对比项
符合国家公司信息安全要求
云端 LLM
通常无法通过审批
企业内网本地 LLM
默认架构即满足
对比项
哈萨克斯坦个人数据法
云端 LLM
存在违反数据库本地化要求的风险
企业内网本地 LLM
符合
对比项
访问内部文档
云端 LLM
需要将文档导出到外部
企业内网本地 LLM
RAG 在企业边界内运行
对比项
文档版本控制
云端 LLM
无
企业内网本地 LLM
精确引用到条款和版本
对比项
规模化后的成本
云端 LLM
随每次请求增长
企业内网本地 LLM
固定的基础设施成本

助手能做什么

  • 规范与技术文档检索并引用出处：答案附带文档条款和版本的链接
  • 工程师与调度员助手：基于规程、操作指南和日志作答
  • 表格与图纸解析：用于 P&ID、设备技术档案和扫描件的视觉模型
  • 报告自动化：按企业模板生成记录文件、会议纪要和报告的草稿
  • 访问控制：SSO、基于角色的权限——助手仅依据用户有权访问的文档作答

能带来什么效益

每位工程师每天节省 0.5–1 小时：按 200–500 名工程技术人员、每小时完全成本 15–25 美元计算，每年即为 100 万至 400 万美元，此外还能降低因文档版本过时而出错的风险。这类效益属于“软性”效益，因此项目采用固定价格，并以可衡量的回答质量标准进行验收。

常见问题

常见问题

总工程师、信息安全和采购部门常问的问题，以及直接的回答。

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下一步

申请基于贵司文档的演示

告诉我们您的需求——我们将在两个工作日内反馈数据审计方案和效益评估。

  1. 130 分钟通话：任务、数据、信息安全审批人
  2. 2数据审计或基于脱敏导出数据的回溯分析
  3. 38–12 周试点，成功标准在启动前约定
info@105.kz+7 (771) 803-44-47

首次接触即签署保密协议（NDA）

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