Словарь корпоративного ИИ
Руководства для руководителей, ИТ и владельцев данных. Разберитесь в рисках и задайте границы Private AI.
Private AI
Private AI — подход, где организация задаёт границы данных, пользователей, модели и размещение. Приватность зависит от архитектуры и эксплуатации, не названия.
ПодробнееLocal LLM
Локальная LLM выполняет вывод на выбранном компьютере или сервере. Это помогает задать обработку, но OCR, эмбеддинги и журналы проверяются отдельно.
ПодробнееOn-premise AI
On-Premise AI работает на инфраструктуре организации. Важны не только GPU, но сеть, хранилище, идентификация, копии и инциденты.
ПодробнееEnterprise RAG
RAG находит информацию и даёт её модели как контекст. Корпоративный RAG добавляет права, версии и аудит, чтобы искать только разрешённые знания.
ПодробнееAI Agent
Агент выбирает шаги и инструменты для цели. Нужны права действий сверх чтения: предложение модели не разрешает пользователю действие.
ПодробнееRole-based access control (RBAC)
RBAC задаёт права по ролям с привязкой к областям, источникам и агентам. Скрытие кнопок не защищает доступ.
ПодробнееWorkspace
Рабочая область объединяет людей, документы и агентов отдела, клиента или проекта, показывая границы и снижая смешение контекста.
ПодробнееShadow AI
Это ИИ вне одобрения или видимости организации. Риск зависит от данных, инструментов, аккаунтов и договоров; не весь публичный ИИ небезопасен.
ПодробнееAudit log
Журнал показывает кто, что, когда, с какими данными и моделью сделал и кто проверяет. Уравновесьте доказательства и чувствительность логов.
ПодробнееEnterprise AI
Private AI — подход, где организация задаёт границы данных, пользователей, модели и размещение. Приватность зависит от архитектуры и эксплуатации, не названия.
ПодробнееPrivate LLM
Локальная LLM выполняет вывод на выбранном компьютере или сервере. Это помогает задать обработку, но OCR, эмбеддинги и журналы проверяются отдельно.
ПодробнееSovereign AI
Контроль охватывает оригиналы, фрагменты, эмбеддинги, индексы, кэш, ответы и логи. Знайте место, права, удаление и восстановление.
ПодробнееRAG
RAG находит информацию и даёт её модели как контекст. Корпоративный RAG добавляет права, версии и аудит, чтобы искать только разрешённые знания.
ПодробнееGrounding
Ссылки связывают ответ с документом, разделом, страницей и версией. Имя файла само по себе не гарантирует правильность.
ПодробнееSemantic search
Поиск по источникам организации с правами пользователя. Ключевые слова хороши для кодов, семантика — для иной формулировки. Тестируйте оба подхода.
ПодробнееLLM
Языковая модель создаёт текст по шаблонам и контексту, но не является проверенной базой фактов.
Embedding
Числовой вектор для сравнения связей. Модель оценивают на реальном языке и задачах.
Vector database
Хранилище векторов. Управляйте правами, копиями и удалением при изменении источников.
Vector search
Поиск близких векторов. Сходство не подтверждает точность или право доступа.
Ничего не найдено.
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.