От бункера до облака: 3 варианта AI-архитектуры для чувствительных данных На проектах с ИИ мы сталкиваемся с конфиденциальной информацией: 152-ФЗ, 98-ФЗ, коммерческая тайна, договоры с контрагентами. О том, как выстроить архитектуру решения с учетом требований безопасности, много говорили на вебинаре «Просто добавь AI». Делимся основными подходами. 1⃣ «Бункер»: локальное развертывание Первый порыв – создать локальную модель на закрытом хостинге. Данные никуда не уходят, и это главный плюс. Минусы – сроки и инвестиции: нужна инфраструктура и суровые LLM-инженеры для обучения и поддержки модели. Обновление может потребовать ресурсов, сопоставимых с внедрением. Долго, дорого, но для многих компаний пока единственный вариант работы с AI. 2⃣Облачный сервис (LLM как услуга) Второй вариант – готовые коммерческие решения (в РФ это Yandex.GPT или GigaChat). Экономика здесь другая: быстрый старт, оплата и обновления по подписке, настройка промптами. Важно, чтобы контракт с провайдером запрещал использование ваших данных для дообучения его моделей. При этом договоры с вашими контрагентами должны допускать передачу информации третьим лицам. 3⃣Гибридный подход с LLM-прокси Третий вариант – обезличить информацию перед отправкой в облако. Для этого на стороне компании разворачивается промежуточный прокси-сервис. Его задача — заменять чувствительные данные (имена, реквизиты, суммы и др) на синтетические аналоги, и выполнять обратную замену в полученных ответах. С прокси потенциально можно использовать и зарубежные проприетарные модели. Минусы – небольшая задержка при обезличивании и необходимость отразить использование прокси в договорах с вашими клиентами / партнерами. Итог: ✔️Локальная модель — максимальный контроль при высоких затратах. ✔️Облачный сервис — скорость и экономия при условии юридической проработки. ✔️LLM-прокси — баланс между мощностью облачных решений и безопасностью данных. 👇К посту приложен фрагмент записи вебинара и карточки с разбором каждой стратегии. Мы в Систехе умеем работать во всех подходах. Приходите, покажем 😊