Локальная RAG-система: ИИ-поиск внутри вашего контура
Локальная RAG-система разворачивается внутри инфраструктуры компании: документы и запросы не покидают ваш контур безопасности. Разбираем, как устроен локальный RAG, кому он нужен и что требуется для запуска.
Зачем нужен локальный RAG
Облачные ИИ-сервисы требуют отправлять документы на чужие серверы. Для договоров, персональных данных и коммерческой тайны это часто неприемлемо: запрещает политика безопасности, NDA или регулятор. Локальная RAG-система решает задачу: весь пайплайн — от OCR до генерации ответа — работает на ваших серверах.
Как устроена локальная RAG-система
Архитектура та же, что у облачного RAG: индексация, эмбеддинги, векторная база данных, retrieval и LLM. Разница в том, что все компоненты — открытые модели и базы — разворачиваются on-premise или в частном облаке. Ответы генерирует локальная языковая модель, а не внешний API.
Безопасность и разграничение доступа
Корпоративный RAG поддерживает права на уровне документа: сотрудник получает ответы только из файлов, к которым у него есть доступ. Все запросы логируются, а интеграция с корпоративным каталогом сохраняет существующую модель доступа.
Что нужно для запуска
Минимальная конфигурация — один сервер с GPU для модели и векторной базы; для пилота часто хватает существующей виртуализации. Базовое развёртывание локальной RAG-системы занимает 1 день, индексация архива в 100 000 документов — от 2 до 8 часов.