On-Premise AI работает на инфраструктуре организации. Важны не только GPU, но сеть, хранилище, идентификация, копии и инциденты.
Практический подход
До покупки опишите потоки, внешние сервисы и согласующих. Восстановите реальную копию. Назначьте ответственных за патчи, ёмкость и инциденты. Учтите питание и эксплуатацию.
Проверка перед началом
- Потоки данных
- Восстановление
- Эксплуатация
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.