AI asistenti
AI asistenti za rad s internom dokumentacijom, procedurama i znanjem uz kontrolu izvora, prava pristupa i ljudsku provjeru.
AI rješenja i digitalna transformacija
Privatni i lokalni AI
Privatni i lokalni AI omogućuju planiranje obrade podataka u okruženju nad kojim organizacija ima dogovorenu razinu kontrole. Model se može izvoditi na lokalnoj infrastrukturi ili u odabranom privatnom cloud okruženju. BIT PLUS razmatra mjesto obrade, pristup dokumentima, računalne resurse i način održavanja prema stvarnoj namjeni. Interno znanje može se povezati s asistentom tako da se prije odgovora pronađu relevantni dijelovi dopuštenih izvora. Takva arhitektura ne uklanja ograničenja modela, pa su provjera odgovora, korisnička prava i nadzor rada sastavni dio odabira rješenja.
Problem koji rješavamo
Korisnik koji smije otvoriti jednu mapu ne mora imati pravo pregledavati sve izvore povezane s AI asistentom. Prava treba primijeniti i pri pretraživanju dokumenata, kako odgovor ne bi otkrio sadržaj izvan dopuštenog pristupa.
Premještanje modela na vlastiti poslužitelj ne rješava automatski kvalitetu odgovora, održavanje ni kapacitet. Potrebno je razumjeti opterećenje, ažuriranja, pohranu i mogućnost oporavka prije odluke o infrastrukturi.
Opseg rješenja
Što rješenje može obuhvatiti
- Procjena lokalnog, odnosno on-premise modela, i privatnog clouda kao mogućih izvedbi prema potrebama organizacije.
- Popis izvora podataka, mjesta obrade i dopuštenih tokova između modela, aplikacije i pohrane.
- Pretraživanje relevantnih odlomaka interne dokumentacije prije izrade odgovora, pristup koji se često naziva RAG.
- Autorizacija korisnika i razdvajanje pristupa dokumentima, razgovorima i administraciji podržane platforme.
- Provjera odgovora na dogovorenom skupu pitanja, uz pregled izvora i slučajeva u kojima odgovor nije pouzdan.
- Praćenje raspoloživosti, opterećenja, vremena odziva i pogrešaka prema mogućnostima odabrane infrastrukture.
- Planiranje ažuriranja dokumentacije, promjena modela, sigurnosnih kopija i ponovne provjere nakon nadogradnje.
Tipični scenariji primjene
- Tvrtka koja želi zaposlenicima olakšati pronalaženje uputa u odobrenoj internoj dokumentaciji.
- Organizacija koja treba zasebno procijeniti gdje se obrađuju poslovni dokumenti i tko im pristupa.
- Tehnički tim koji uspoređuje lokalnu infrastrukturu i privatni cloud za određeni AI zadatak.
Kako se rješenje implementira
Namjena i granice podataka
Definiramo zadatak, korisnike i izvore koje rješenje smije koristiti. Bilježimo uvjete mjesta obrade, zadržavanja podataka i odvajanja administrativnih ovlasti.
Model i infrastruktura
Uspoređujemo zahtjeve modela s raspoloživim resursima, brojem korisnika i očekivanim odzivom. Probni obuhvat pokazuje odgovara li odabrana izvedba dokumentima i jeziku stvarnog zadatka.
Izvori i prava
Pripremamo podržano pretraživanje dokumenata i provjeravamo dozvole različitih korisničkih uloga. Testiramo pitanja bez odgovarajućeg izvora i postupak kada dokumentacija sadrži proturječne podatke.
Nadzor i održavanje
Predajemo upute za pregled rada, osvježavanje izvora i kontrolu pristupa. Promjena modela ili važnih dokumenata pokreće novu provjeru odgovora na dogovorenim primjerima.
Povezivanje s drugim sustavima
Obrada dokumenata i OCR
OCR, klasifikacija, izdvajanje podataka i automatizirano usmjeravanje poslovnih dokumenata uz integraciju s postojećim sustavima.
Povezane usluge
Serverska infrastruktura
Projektiranje, implementacija i održavanje serverske infrastrukture za poslovne aplikacije, podatke, virtualizaciju i povezane servise.
Kibernetička sigurnost
Zaštita poslovne IT infrastrukture, identiteta i udaljenog pristupa kroz segmentaciju, kontrolu pristupa, nadzor i sigurnosne mjere.
Rješenja prema vašem okruženju
Rješenja za poslovne zgrade
Mreža, pristup prostorima, parking i nadzor potrošnje usklađeni s radom korisnika zgrade.
Rješenja za industriju i logistiku
Povezivanje poslovne infrastrukture, nadzora lokacije i ulaska vozila uz potrebe pogona i skladišta.
Tehnološka rješenja za javne ustanove
Dokumentirana infrastruktura, pristup korisnika i jasne informacije za zaposlenike i posjetitelje.
Pregledajte i AI rješenja i digitalna transformacija za širi pregled povezanih rješenja i načina izvedbe.
Česta pitanja
Što znači lokalni AI?
Model se izvodi na opremi unutar odabranog lokalnog okruženja. Primjer je asistent koji koristi dokumentaciju s internog poslužitelja. Treba zasebno provjeriti ostale komponente, jer aplikacija ili dodatna usluga i dalje mogu imati vanjske veze.
Jesu li podaci automatski sigurniji ako je model lokalno?
Lokalna izvedba daje drukčiju kontrolu nad mjestom obrade, ali sigurnost ovisi i o ovlastima, mreži, ažuriranjima i načinu korištenja. Nepravilno podešen lokalni sustav može otkriti podatke korisniku koji ih ne bi smio vidjeti.
Može li AI koristiti internu dokumentaciju?
Može kroz podržano pretraživanje i pripremu izvora. RAG pristup pronalazi relevantne dijelove dokumenta i daje ih modelu kao kontekst za odgovor. Izvori moraju biti dostupni korisniku, ažurni i dovoljno jasni za zadatak.
Kako se kontroliraju prava pristupa?
Korisnik se prijavljuje odgovarajućim identitetom, a aplikacija provjerava dopuštene izvore i funkcije. Prava se provjeravaju prije dohvaćanja sadržaja. Uloge administracije i redovnih korisnika razdvajaju se prema mogućnostima sustava i pravilima organizacije.
Može li lokalni model dati pogrešan odgovor?
Može. Mjesto izvođenja ne uklanja pogreške modela ni nedostatke dokumentacije. Zato se provjeravaju izvori i rezultati, a važna odluka zadržava odgovarajuću ljudsku provjeru prije primjene.
Sljedeći korak
Razgovarajmo o vašem projektu
Opišite prostor, postojeću opremu i cilj projekta. Na temelju toga dogovaramo pregled zahtjeva i opseg rješenja.