База знаний
Экспертные статьи о внедрении искусственного интеллекта, безопасности данных и On-Premise решениях.
Найдено: 15
Сколько стоит LLM on-premise: разбор бюджета пилота
Из чего складывается бюджет LLM on-premise: железо, ПО, данные, интеграция, поддержка. Три сценария пилота с реалистичными диапазонами стоимости.
RAG-архитектура для корпоративных данных: как подключить LLM к документам
Из чего собирается RAG, где он ломается на пилотах и почему чувствительные документы остаются в закрытом контуре. Embedding, Qdrant, reranker, on-premise LLM — практический разбор.
Закон об ИИ в России 2027: что меняется для бизнеса
Что готовить компаниям к ФЗ об искусственном интеллекте: риск-ориентированный подход, доверенные модели, ФСТЭК и ФСБ, КИИ. Чек-лист подготовки на 12 месяцев.
Открытые данные и ИИ: что изменилось в конкурентной разведке
Вакансии, тендеры, пресс-релизы, технологический стек — что машина уже читает хорошо, а что пока читать за ней. Практический разбор OSINT с ИИ и рабочего контура с верификацией.
Зашумить, чтобы защитить: можно ли маскировать персональные данные в запросах к нейросетям
Prompt perturbation, дифференциальная приватность и on-premise LLM — где проходит граница между реальной защитой данных и иллюзией безопасности.
Сравнение отечественных LLM: YandexGPT, GigaChat и альтернативы
Объективное сравнение российских языковых моделей для корпоративного использования. Критерии выбора, цены, on-premise, RAG — практическое руководство.
ИИ в информационной безопасности: 7 практических сценариев — SIEM, DLP, SOAR
Как нейросети усиливают SIEM, DLP и SOAR. 7 кейсов автоматизации ИБ: от приоритизации алертов до LLM-ассистентов аналитиков SOC. Ограничения, риски и принципы внедрения.
Реестр доверенных ИИ-моделей в России: что уже известно и как подготовиться
Законопроект Минцифры, приказ ФСТЭК № 117, перечень доверенного ПО — разбираем регулирование ИИ и даём чек-лист для бизнеса.
Как развернуть LLM в закрытом контуре: пошаговое руководство
Llama, Mistral или Qwen? Сравнение моделей, квантизация, vLLM vs TGI, требования к железу — полный гайд по развёртыванию LLM on-premise для ИБ-специалистов.
152-ФЗ и нейросети: как внедрить ИИ и не нарушить закон
Юридические аспекты обработки персональных данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Практика обезличивания и защиты.
Предиктивная аналитика: предотвращение аварий до их возникновения
Как машинное обучение анализирует данные SCADA-систем и помогает перейти от планово-предупредительного ремонта к обслуживанию по состоянию.
AI в строительстве: видеоаналитика для контроля безопасности
Использование компьютерного зрения для автоматического выявления нарушений техники безопасности и контроля использования СИЗ на стройплощадках.
Как ИИ сокращает время поиска документов с часов до минут
Разбор кейса внедрения нейросетевого архива в крупном промышленном холдинге. Семантический поиск по архиву из 5 миллионов скан-копий.
On-premise LLM: как развернуть языковую модель внутри периметра
Технический гайд по выбору open-source моделей, требованиям к железу (GPU) и процессу тонкой настройки (fine-tuning) на корпоративных данных.
Почему облачный ИИ не подходит для КИИ и объектов с гостайной
Анализируем риски утечки данных через API публичных моделей и рассказываем о требованиях регуляторов к внедрению ИИ на объектах критической инфраструктуры.
Начните с пилотного проекта
За 4–8 недель мы развернём решение на вашей инфраструктуре.
Обсудить пилот