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.
Процесс
Не выбирайте сервер только по размеру модели. Подготовьте реальные вопросы, длинные документы и нагрузку. Сравните задержку, качество и память, учитывая питание, обновления и работу оператора.
Проверка перед началом
- Качество языка
- Одновременные пользователи
- Обновление и откат
Возможности подтверждаются для проекта. Нет необоснованных заявлений о сертификатах, ROI и клиентах.
Главные выводы
- Выберите документы
- Назначьте владельцев
- Подготовьте эталонные ответы
- Проверьте запреты и удаление
- Измерьте качество, скорость и стоимость
Это рамка планирования RAGBOX, не стандарт сертификации. У каждого уровня нужны владелец, доказательства и тесты.
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.