Частные LLM и RAG в закрытом контуре
Развёртываем Qwen3.8-27B, DeepSeek V4 Flash 0731 и другие модели с открытыми весами на вашем оборудовании. Создаём RAG для поиска по документам с цитированием источников и управлением доступом.
- Локальные LLM и RAG по документам
- Открытые веса с проверкой лицензии
- GPU под модель, контекст и нагрузку
- Интеграция с 1С, CRM и внутренними системами
Что входит
Полный цикл: от подбора модели до промышленной эксплуатации
Подбор и развёртывание LLM
Выбираем модель по качеству на ваших данных, условиям лицензии и ресурсам. Сравниваем компактные модели и крупные MoE; фиксируем конкретный checkpoint и формат весов.
RAG-конвейер
Семантическое чанкование документов, гибридный поиск (dense + BM25), переранжирование cross-encoder'ом и цитирование источников в каждом ответе.
Векторное хранилище
Qdrant или Milvus с мультитенантностью, фильтрацией по метаданным, инкрементальной индексацией и гибридным поиском.
Guardrails и безопасность
Защита от prompt-инъекций, PII-фильтры, ролевой доступ (RBAC), полное журналирование запросов, интеграция с SIEM.
Мониторинг и поддержка
Prometheus, Grafana, DCGM для GPU, RAGAS-метрики faithfulness/context recall, SLA, регулярное обновление моделей.
Интеграция
1С, CRM, Bitrix24, корпоративные мессенджеры, SCADA/MES, MCP-протокол для агентов и внешних сервисов.
Как мы внедряем
-
01
Аудит и постановка задачи
Описываем целевые метрики качества, границы пилота, требования к данным и composability. Определяем критерии успеха и план масштабирования.
-
02
Прототип на ваших данных
За 1 - 3 недели собираем работающий контур на реальных данных: загружаем документы, настраиваем retrieval, демонстрируем качество. Без покупки железа.
-
03
Промышленный запуск
Развёртываем выбранный стек в вашем контуре, интегрируем с источниками, настраиваем guardrails, мониторинг и RAGAS-оценку в CI/CD.
-
04
Сопровождение
Регулярный контроль метрик, дообучение и смена моделей, обновление векторных индексов, обучение команды, SLA 24/7 по согласованию.
Модели для локального развёртывания
Проверено по официальным источникам 7 сентября 2026 года
| Модель | Назначение | Лицензия |
|---|---|---|
| Qwen3.8-27B | 27B · текст и изображения | Apache-2.0 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | MoE · сложные задачи | MIT |
| GLM-5.3-Flash | MoE · мультимодальные агенты | MIT |
| Kimi K2.7 Code | Код · работа с инструментами | Modified MIT |
| Gemma 4 12B | 12B · мультимодальные задачи | Apache-2.0 |
| gpt-oss-120b | Рассуждения · открытые веса | Apache-2.0 |
| GigaChat 3.1 Lightning | 10B-A1.8B · русский язык | MIT |
| YandexGPT 5 Lite 8B | 8B · русский язык | YandexGPT 5 Lite License |
Приватность по умолчанию
Модели и векторные индексы разворачиваются только внутри периметра заказчика. Запросы не уходят во внешние API. Все взаимодействия журналируются и доступны для аудита. Работаем в on-premise, выделенном ДЦ или air-gap.
Ошибки, которых мы не допускаем
Типовые риски внедрения LLM и RAG, которые мы исключаем на этапе архитектуры
Работа без метрик качества
Без RAGAS и eval-набора нельзя оценить, отвечает ли система бизнес-требованиям. Закладываем метрики с первого дня.
Наивный retrieval
Фиксированный чанк без гибридного поиска (dense + BM25) даёт пропуски релевантных документов и ложные ответы.
Игнорирование guardrails
Prompt-инъекции - #1 риск OWASP GenAI Top-10. Без входных и выходных фильтров данные и промпты под угрозой.
Облачная зависимость
Отправка данных во внешний API сводит на нет приватность. Любая модель работает только внутри контура, без исключений.
Отсутствие reranking
Топ-K векторов без cross-encoder переранжирования снижает точность ответа на 25 - 35%. Это критично для ответов с цитатами.
Забыли про мониторинг
Без Prometheus, Grafana и RAGAS нет понимания latency, throughput, ошибок модели и деградации качества.
Модель — часть работающей системы
Инференс и поиск
Используем совместимый с выбранными весами runtime: vLLM, SGLang или llama.cpp. Проверяем tool calling, шаблон диалога, квантование и работу с нужным контекстом. Для RAG добавляем извлечение текста, локальные embeddings, гибридный поиск и переранжирование. Ответ сопровождается ссылками на исходные документы.
Проверка перед запуском
Фиксируем набор вопросов заказчика, правильные ответы, допустимые задержки и число одновременных пользователей. Проверяем разграничение доступа, отсутствие внешних вызовов в закрытом режиме, журналирование и обновление индекса. Наличие открытых весов не означает одинаковые лицензионные условия для всех моделей.
Официальные модели
- Qwen3.8-27B — 27B · текст и изображения.
- DeepSeek V4 Flash 0731 — MoE · сложные задачи.
- GLM-5.3-Flash — MoE · мультимодальные агенты.
- Kimi K2.7 Code — Код · работа с инструментами.
- Gemma 4 12B — 12B · мультимодальные задачи.
- gpt-oss-120b — Рассуждения · открытые веса.
- GigaChat 3.1 Lightning — 10B-A1.8B · русский язык.
- YandexGPT 5 Lite 8B — 8B · русский язык.
Готовы развернуть частную LLM?
Опишите задачи, типы документов и требования к приватности - предложим архитектуру и план пилота под ваш контур.