Корпоративный RAG #

Retrieval-Augmented Generation (RAG) по праву захватил воображение лидеров бизнеса. Возможность "заземлить" мощные большие языковые модели (LLM) на собственных данных компании открывает новые горизонты для производительности и аналитики на основе AI. Команды по всей отрасли успешно создали впечатляющие прототипы, демонстрируя явный потенциал RAG для революции во всем, от внутренних баз знаний до клиентских чат-ботов.

Но успешный прототип — это одно, а безопасное, масштабируемое и экономически эффективное производственное развертывание — совсем другое. По мере того как технические лидеры переходят к операционализации RAG, они сталкиваются с двумя фундаментальными препятствиями, которые прототипы удобно игнорируют: риск утечки конфиденциальных данных и проблема управления непредсказуемыми, растущими затратами. Ваша организация знает, что может делать RAG. Критический вопрос сейчас — как это сделать правильно.

Проблема безопасности: невидимый риск в каждом запросе #

Основная ценность корпоративного RAG заключается в подключении ваших внутренних, часто конфиденциальных, данных к LLM. Хотя шаг "Извлечения" (Retrieval) может происходить безопасно в вашей собственной среде, фаза "Генерации" (Generation) представляет собой значительную уязвимость. Когда запрос пользователя включает персональные данные (PII), конфиденциальные детали проекта или другие чувствительные корпоративные данные, эта информация упаковывается вместе с извлеченным контекстом и отправляется напрямую в API сторонней LLM.

Этот акт отправки нецензурированных внутренних данных во внешний сервис создает неприемлемый риск безопасности. Он подвергает ваши самые ценные информационные активы потенциальным утечкам, нарушает соответствие нормам о конфиденциальности данных (таким как GDPR и CCPA) и разрушает цепочку доверия, которую вы установили со своими клиентами и заинтересованными сторонами. Для предприятия развертывание RAG-решения, которое допускает утечку конфиденциальных данных, — это не вариант.

Проблема затрат: путь к непредсказуемым расходам #

Помимо безопасности, экономика производственного RAG может быть пугающей. Стоимость вызовов API LLM может расти быстро и непредсказуемо, превращая многообещающую инновацию в бюджетную черную дыру. Этому способствуют несколько факторов:

• Неоптимальный выбор модели: Не все запросы требуют мощности (и затрат) флагманской модели, такой как GPT-4. Использование универсального подхода означает переплату за подавляющее большинство задач.
• Избыточные запросы: Без интеллектуальной стратегии кэширования ваша система будет многократно отправлять идентичные запросы в LLM, платя за один и тот же ответ снова и снова.
• Отсутствие централизованного контроля: В крупной организации децентрализованные развертывания RAG делают невозможным применение мер по контролю затрат, отслеживание использования или оптимизацию расходов между командами.

Без надежной системы для управления и оптимизации использования LLM, рентабельность вашего внедрения RAG остается под угрозой.

Решение exlnt.ai: безопасный и экономичный RAG по умолчанию #

Эти проблемы не являются непреодолимыми — это инженерные задачи, требующие сложного решения. exlnt.ai предоставляет необходимую платформу для преодоления разрыва от прототипа до производства с помощью нашего ведущего в отрасли LLM Router и встроенного Анонимайзера.

1. Решение проблемы безопасности с помощью Анонимайзера

Анонимайзер exlnt.ai — это интеллектуальный шлюз, который находится между вашей корпоративной средой и внешней LLM. Он автоматически обнаруживает и удаляет конфиденциальную информацию — такую как имена, номера социального страхования и конфиденциальные коды проектов — из запросов пользователей перед их отправкой в LLM. Затем анонимизированный запрос отправляется для генерации, а конфиденциальная информация без проблем вставляется обратно в окончательный ответ в вашей безопасной среде. Этот процесс гарантирует, что ваши проприетарные данные никогда не покинут ваш контроль, устраняя риск безопасности у его источника.

2. Решение проблемы затрат с помощью LLM Router

Наш LLM Router обеспечивает централизованный контроль и оптимизацию, необходимые для эффективного управления затратами на RAG. Он позволяет вам:

• Реализовать многоуровневость моделей: Направляйте простые запросы на более быстрые и доступные модели, оставляя дорогостоящие модели для сложных задач.
• Использовать интеллектуальное кэширование: Автоматически кэшируйте ответы на частые запросы, значительно сокращая избыточные вызовы API и снижая операционные расходы.
• Применять бюджетный контроль: Устанавливайте и применяйте политики использования для всей вашей организации с единой панели управления.

Направляя каждый вызов через централизованный, управляемый политиками шлюз, LLM Router exlnt.ai превращает вашу операционную модель RAG из реактивной и дорогой в проактивную и экономически эффективную.

Переходите в продакшен с уверенностью #

Перспективы корпоративного RAG реальны, но также реальны и препятствия для его ответственного развертывания. Не позволяйте врожденным проблемам безопасности и управления затратами сорвать ваши амбиции в области AI. Решая эти основные проблемы на уровне платформы, exlnt.ai предоставляет единственный действительно жизнеспособный путь к развертыванию безопасных, соответствующих требованиям и экономически эффективных RAG-решений в масштабе.

Готовы создать свое корпоративное RAG-решение правильно? Запросите демо