Локальная LLM выполняет вывод на выбранном компьютере или сервере. Это помогает задать обработку, но OCR, эмбеддинги и журналы проверяются отдельно.
Практический подход
Размер модели не единственный критерий. Тестируйте тайский, таблицы и реальные вопросы. Измерьте память, задержку, нагрузку и стоимость. Планируйте обновление и откат.
| Сравнение вариантов | Cloud AI | Local AI |
|---|---|---|
| Гибкое размещение | Инфраструктуру обслуживает провайдер или облачная команда | Организация или партнёр отвечает за оборудование и обновления |
| Границы данных | Определите регионы, хранение и endpoints | Проверьте все компоненты до заявления об офлайн-работе |
| Проверка перед началом | Договор, стоимость, лимиты API и связь | Память, задержка, параллельность и эксплуатация |
Публичный ИИ зависит от поставщика и договора, частный — от архитектуры и настроек. Универсального решения нет.
Проверка перед началом
- Качество языка
- Одновременные пользователи
- Обновление и откат
Возможности подтверждаются для проекта. Нет необоснованных заявлений о сертификатах, ROI и клиентах.
Частые вопросы
Данные должны покидать сеть?
Зависит от среды и сервисов. Сначала опишите потоки модели, OCR, эмбеддингов, резервирования и журналов.
Можно сразу доверять ответу ИИ?
Проверяйте оригинал, полноту и версию, особенно для права, учёта и важных решений. Ссылки не гарантируют точность.
Как начать проект?
Выберите одну задачу, документы, ответственных и критерии. Проверьте качество, права и затраты на малой группе до расширения.
Источники
Источники объясняют принципы, не сертифицируют RAGBOX.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
Перед применением нужна проверка специалиста. Не индивидуальная юридическая или налоговая консультация.