Разработка AI-платформы для внутреннего использования
Внутренняя AI-платформа — централизованная инфраструктура, дающая всем командам компании доступ к AI-инструментам через единый интерфейс. Альтернатива: каждая команда использует ChatGPT в браузере, данные уходят в OpenAI, стоимость неконтролируема, compliance нет. Мы строим корпоративный AI hub.
Что входит во внутреннюю AI-платформу
Model Gateway: Единый endpoint для доступа к моделям: GPT-4o, Claude, Llama 3 (self-hosted), Mistral. Rate limiting per department, cost allocation, audit log всех запросов. SSO интеграция (SAML/OIDC).
Knowledge Base (RAG): Векторное хранилище корпоративных документов: внутренние wiki, SOP, технические документы, юридические документы. Access control — отдел А не видит документы отдела Б. Автоматическая индексация из Confluence, SharePoint, Google Drive.
Инструменты для команд:
- Developers: code review, docstring generation, test generation
- HR: резюме скрининг, JD генерация, onboarding ассистент
- Legal: contract review, summarization
- Customer Support: answer generation из knowledge base
- Analytics: natural language to SQL, report generation
Admin Panel: Управление правами, квотами, мониторинг использования по командам, cost breakdown, модели производительности (какие команды наиболее эффективно используют AI).
Архитектура
On-premise / Private Cloud деплой: Все данные остаются в инфраструктуре компании. Self-hosted LLM (Llama 3 70B, Mixtral 8x7B) через vLLM + Kubernetes. Для задач, требующих GPT-4 уровня — Azure OpenAI с data privacy agreements.
Self-hosted Vector Store: Qdrant или Weaviate на собственных серверах. Никаких данных в облаке третьих сторон.
Пайплайн за 12–16 недель
Недели 1–4: Infrastructure setup. Model gateway. SSO. Basic chat interface.
Недели 5–9: Knowledge base RAG. Document ingestion from corporate sources. Access control.
Недели 10–13: Team-specific tools. Admin panel. Usage analytics.
Недели 14–16: Security audit. Employee onboarding. Change management.
ROI корпоративной AI-платформы
По нашей практике: 2–4 часа экономии в неделю на сотрудника. При команде 100 человек — 200–400 часов/неделю. Centralised контроль стоимости снижает расходы на AI на 30–50% vs. хаотичных индивидуальных подписок.