JET разработала корпоративную GPT-платформу с агентским RAG
Корпоративное внедрение искусственного интеллекта кажется простой задачей — взял готовую языковую модель и подключил к бизнес-процессам. Однако практика показывает, что для создания реальной ценности требуется целая экосистема инженерных решений. Опыт разработки JET & Yandex GPT Lab демонстрирует, какие технические барьеры возникают при корпоративном внедрении ИИ.
Основные ограничения классических LLM
Корпоративные требования конфиденциальности исключают отправку внутренних данных в публичные облака. Регуляторные требования ФСТЭК усиливают необходимость локального размещения систем. Готовые модели не интегрированы с корпоративными ERP-системами, базами знаний Confluence или SQL-хранилищами.
Современные модели содержат десятки миллиардов параметров, что создает серьезные инфраструктурные вызовы. Развертывание требует GPU-ферм, систем оркестрации и стратегии масштабирования под высокую нагрузку. Корпоративным пользователям необходимы инструменты для рабочих процессов, а не просто чат-интерфейс.
Техническая архитектура платформы
Платформа JET & Yandex GPT Lab построена на YandexGPT 5.1 Pro, развернутой локально в контуре компании. Гибридная архитектура через LLM Proxy позволяет подключать публичные модели при соответствии корпоративным политикам безопасности. Единый API-шлюз обеспечивает интеграцию с ERP, БД и тикет-системами.
Ключевое техническое решение — агентский RAG, превосходящий классический подход «поиск документа → передача в модель → ответ». Система выполняет итеративный процесс: анализирует запрос, планирует действия, запрашивает дополнительные данные и комбинирует источники. Процесс ограничен по времени и итерациям для предотвращения избыточной обработки.
Мультимодальные возможности реализованы через Visual Language Models для анализа изображений, диаграмм и схем. OCR-модели обеспечивают быстрое извлечение текста для простых задач. Low-code/no-code инструменты позволяют бизнес-аналитикам создавать прототипы без глубоких знаний программирования.
Практические кейсы внедрения
Ассистент техподдержки формирует пошаговые инструкции на основе документации SAP с графическими иллюстрациями. ИБ-ассистент агрегирует данные из баз уязвимостей и отчетов MaxPatrol, приоритизируя риски в контексте конкретной инфраструктуры. SQL-ассистент оптимально выбирает между неструктурированными документами и базами данных для решения запросов.
Платформа демонстрирует, что корпоративный ИИ требует системного подхода. LLM функционирует как процессор компьютера — без операционной системы, памяти и приложений не выполняет полезной работы. Успешное внедрение требует инфраструктуры интеграции, систем безопасности и enterprise-интерфейсов, превращающих языковую модель в полноценный корпоративный инструмент.
Подписывайтесь в Telegram:
KURIER 🌍 ᴺᴱᵂˢ
