Независимый слой поверх LLM
Отделяет корпоративное решение от одной модели и одного вендора. Позволяет сравнивать и сочетать модели с учётом прикладной задачи, требований к данным и стоимости обработки.
Как устроен независимый слой
Технологии Лаборатории ПИИ
Лаборатория ПИИ создаёт собственный технологический слой поверх LLM. Он соединяет выбираемые компанией модели с четырьмя уровнями контроля ответа, корпоративными знаниями, прикладными ИИ-навыками, рабочими программами и системами — с учётом требований к размещению, данным и действиям.
Пять уровней контура
Одна схема вместо десяти экранов: где живут модели, знания и навыки, как проходит задача и в какой момент в неё включается человек.
Прикладной слой
Технологический слой
Контроль ответа
Три слоя работают автоматически. Четвёртый нельзя передать машине: он определяет, что принять в работу.
Развёрнутая LLM умеет работать с текстом, но сама по себе не знает терминологию компании, не получает безопасный доступ к её данным, не умеет действовать в рабочих программах и не определяет, что разрешено конкретному сотруднику.
Эти задачи решает технологический слой вокруг модели. Он задаёт, какой корпоративный контекст использовать, какие навыки и инструменты доступны, где обрабатываются данные, какая модель подходит для задачи и в какой момент результат или действие должен проверить человек.
Поэтому корпоративный ИИ-контур не зависит от одной функции или одного поставщика. Модель можно заменить, а архитектура работы, корпоративные знания и прикладные сценарии продолжают развиваться.
Одна модель
Модель внутри технологического слоя
Локальные, облачные и закрытые корпоративные модели рассматриваются как взаимозаменяемые компоненты. Конфигурация выбирается по требованиям к качеству, скорости, стоимости и конфиденциальности, а не только по месту модели в публичном рейтинге.
Ответ проходит четыре слоя контроля. Первые два автоматически проверяют получение и пригодность ответа латентного слоя LLM для продолжения процесса. Третий использует «Ядро.Контекста» для проверки фактологии и противоречий. На четвёртом человек остаётся точкой контроля истины. Это особенно важно для автономных агентов и MCP-сервисов, где результат модели может запустить следующий шаг.
Поиск и RAG получают релевантные фрагменты из разрешённых источников для конкретного запроса. «Ядро.Контекста» решает другую задачу: после установки и разрешения компании оно накапливает доменные понятия, связи и различия представлений о бизнесе, чтобы относящиеся к текущей задаче знания возвращались в работу ИИ.
ИИ-навык формализует способ выполнить рабочую задачу: какие шаги пройти, какие источники и инструменты использовать, в каком виде вернуть результат и где нужен контроль человека. Для роли подбирается ограниченный курируемый набор навыков, а не каталог функций «на всякий случай».
Excel, Word, Outlook, календари и ArchiMate получают разрешённые операции через локальные плагины. PowerPoint помогает пройти путь от исходных материалов до презентации и выступления. PDF становится читаемым контекстом для поиска, извлечения и смыслового анализа без изменения исходного файла.
Первый пилот не требует автоматического доступа к корпоративным базам и внутренним системам. Корпоративные системы подключаются через MCP и другие согласованные интерфейсы. Сначала ИИ получает право читать необходимые данные в пределах роли. Запись проектируется отдельным этапом: с узкими операциями, предварительным просмотром, проверками, подтверждением человека и журналом действий.
Размещение серверной части, разрешённые модели и инструменты, типы данных, права сотрудников и точки подтверждения согласуются для конкретной архитектуры. Уровень автономности определяется процессом, а не общим обещанием «ИИ сделает всё сам».
Четыре группы технологий, из которых собирается корпоративный ИИ-контур. Компоненты подключаются по задаче, а не все сразу.
Отделяет корпоративное решение от одной модели и одного вендора. Позволяет сравнивать и сочетать модели с учётом прикладной задачи, требований к данным и стоимости обработки.
Как устроен независимый слой
Проводит ответ через четыре последовательных слоя: получение, пригодность для процесса, проверку корпоративной фактологии и решение человека. Неожиданный ответ не должен автоматически становиться следующим действием агента или командой MCP-сервису.
Как контролируется ответ LLM
Курируемые способы выполнять повторяемые операции с понятным входом, результатом, доступными инструментами и точками контроля. Набор подбирается под роль и измеримую задачу.
Как работают ИИ-навыки
Не ещё один чат, а единая точка входа в корпоративный ИИ. Клиент собирает разрешённый контекст рабочего места, подключает модели, знания, навыки, программы и MCP-сервисы, запускает фоновые задачи и возвращает результат в привычный рабочий процесс. Роли, доступы и действия остаются в правилах компании.
ИИ-клиент на рабочем месте
Документы, базы и другие согласованные источники остаются основой фактов. Корпоративный поиск и RAG находят релевантные фрагменты. «Ядро.Контекста» накапливает понятия и связи между ними, а управление знаниями задаёт права, версии, откат и фиксацию важных знаний.
Когда сотрудник решает задачу, ИИ получает относящиеся к ней корпоративные понятия, связи и накопленную экспертизу. Модель знаний автоматически развивается вместе с разрешёнными рабочими артефактами компании, а владельцы знания сохраняют возможность исправлять, блокировать, удалять и фиксировать знания.
Обзор корпоративных знаний
«Ядро.Контекста»
Управление корпоративными знаниями
Корпоративный поиск и RAG
В Excel, Word, Outlook, календарях и ArchiMate выбранный ИИ вызывает разрешённые операции локального плагина, а сотрудник принимает или отклоняет результат. В Word предложения видны через рецензирование. PowerPoint помогает формулировать и упаковывать смыслы по корпоративным шаблонам, а PDF используется для понимания, поиска, извлечения и сопоставления информации без изменения исходного файла.
Компания может подключить один плагин к выбранному ИИ-клиенту или получить несколько плагинов вместе с корпоративным ИИ-клиентом Лаборатории.
Обзор ИИ в файлах и программах
Excel и табличные данные
Word
PowerPoint и презентации
Outlook, почта и календари
ArchiMate и диаграммы
Лаборатория разрабатывает MCP-сервисы для корпоративных приложений. Read-only подключение даёт модели актуальный контекст из ERP, CRM, СЭД, BPM, Service Desk, корпоративной почты и legacy-систем с учётом роли пользователя. Запись подключается вторым этапом, потому что она уже влияет на учётные данные и работу компании.
Перед использованием ответа модели в интеграционном процессе его структура может быть проверена протоколом контроля качества. Это особенно важно для данных, которые должны быть разобраны программой или подготовлены для последующей записи в корпоративную систему.
Интеграции с корпоративными системами
Запатентованная технология создаёт локальную «гальваническую развязку» с внешней средой. В одном режиме она скрывает имена, названия, значения и персональные данные. В другом — локально переформулирует запрос так, чтобы внешний поиск или LLM не получили исходную постановку и прямые отношения между сущностями. Обфускация работает как часть общей архитектуры безопасности.
Как работает обфускация данных
Путь одной задачи: от постановки у сотрудника до проверенного результата и действия в системе.
Сотрудник ставит задачу в корпоративном ИИ-клиенте или в привычной рабочей программе.
ИИ-навык задаёт способ работы: шаги, формат результата, разрешённые источники и инструменты.
Контекст дополняется по правилам проекта: отдельными файлами, корпоративным поиском, RAG или знаниями из «Ядра.Контекста».
Независимый слой подключает согласованную модель и инструменты с учётом задачи, размещения и допустимых данных.
Четыре слоя контролируют ответ LLM: два автоматических слоя принимают результат, «Ядро.Контекста» проверяет фактологию и противоречия, а человек определяет, что принять в работу.
Плагин или интеграция выполняет разрешённую операцию, если задача требует действия в программе или системе.
Человек проверяет смысл результата и решает, что принять, а действия с последствиями проходят предусмотренное подтверждение.
Не каждый проект включает все компоненты. Архитектура собирается вокруг конкретной задачи, требований к данным и существующей инфраструктуры, а новые источники и системы подключаются поэтапно.
Вместо описаний — экран: задача, источники, черновик результата и место, где решение остаётся за сотрудником.
Задача: подготовить ответ по договору
Результат возвращается в рабочую программу сотрудника
Каждый следующий шаг расширяет периметр. Порядок шагов задаёт компания, а не поставщик технологии.
Этап 1
Можно не подключать корпоративные базы и внутренние системы автоматически. Сотрудники работают с разрешёнными ИИ-навыками, одобренными внешними источниками и отдельными рабочими файлами или данными, допущенными для пилота.
Этап 2
Для поиска и RAG определяются источники, права и правила извлечения. Автоматический анализ рабочих артефактов «Ядром.Контекста» возможен только после установки продукта и явного разрешения компании. Накопленные знания администрируются по ролям и подразделениям, поддерживают версии и откат.
Этап 3
Отдельно согласуются система, данные, операции, сервисные учётные записи, журналирование и точки подтверждения. Возможность прочитать данные не означает автоматического права их изменять.
Этап 4
Определяются допустимые типы данных и состав передаваемого контекста. Внешние инструменты подключаются по согласованному списку. Если сценарий допускает обфускацию, её роль и ограничения проверяются в рамках конкретной модели угроз.
Варианты развёртывания
Безопасность и управляемость
Проекты, в которых технологический слой уже работает с данными и системами заказчика.
Кейс 01
Для производственной компании с жёсткими требованиями к безопасности Лаборатория развернула серверную инфраструктуру, ИИ-клиенты на рабочих местах и навыки для подразделений. Решение использовало обфускацию при обращении к внешним знаниям и работало с локальными legacy-системами.
Кейс защищённого производственного контура
Кейс 02
Для кадрового агентства Cornerstone Лаборатория создала смысловой поиск по базе более 120 000 кандидатов. Рекрутер может искать релевантный опыт по смыслу запроса, а не только по совпадению ключевых слов.
Кейс Cornerstone
R&D
Лаборатория развивает собственные технологии поверх LLM и доводит прикладной R&D до продуктов и архитектурных решений. Технология обфускации защищена патентом; программное обеспечение Лаборатории включено в реестр отечественного ПО.
R&D и собственные разработки
Статусы и подтверждения
Кадры с рабочих сессий, пилотов и внутренних разборов. Пока это места под фотографии — чтобы страница читалась целиком и было видно ритм.
На первом этапе можно обойтись без автоматического подключения к корпоративным базам и системам. Это позволяет отдельно проверить рабочий ИИ-клиент, выбранные модели, навыки и ежедневные сценарии сотрудников, а затем принять решение о подключении корпоративных знаний, рабочих программ и внутренних систем.
Результат пилота оценивается по конкретным задачам
После этого компания решает, какие компоненты и интеграции развивать дальше.
Как проходит пилот
Обсудить компоненты для пилота
Что обычно уточняют до выбора архитектуры и старта пилота.
Нет, основное предложение Лаборатории — собственный технологический слой поверх LLM. Он позволяет использовать и менять подходящие локальные и внешние модели, соединяя их с корпоративными знаниями, навыками, приложениями и правилами доступа.
Архитектура не требует обязательной привязки к одной модели. Локальные плагины для рабочих программ также могут предоставлять операции выбранному заказчиком ИИ-клиенту или модели. Совместимость, интерфейс подключения и объём настройки нужно подтвердить для конкретной конфигурации.
RAG извлекает релевантные фрагменты из разрешённых источников для конкретного ответа. «Ядро.Контекста» после установки и разрешения компании накапливает доменные понятия, связи и различия представлений о бизнесе, позволяет ими управлять и возвращает относящиеся к задаче знания в контекст ИИ.
Нет. Первый пилот можно провести без автоматического подключения к корпоративным базам и системам. Интеграции добавляются отдельным этапом после определения задачи, прав и допустимых операций.
Серверную часть можно разместить на инфраструктуре заказчика. Возможен и вариант на инфраструктуре Лаборатории ПИИ либо согласованная гибридная конфигурация. Выбор зависит от политики безопасности, типов данных и ответственности сторон.
Состав интеграции определяется для конкретной системы. Сначала команда проверяет её интерфейсы, данные, роли и нужные операции. Обычно первый этап даёт ИИ доступ на чтение, а запись проектируется отдельно с проверками, подтверждением и журналированием.
Все ответы на частые вопросы
Расскажите, где сотрудники уже используют ИИ, с какими знаниями, файлами и системами им нужно работать и какие ограничения предъявляют IT и информационная безопасность. Мы поможем определить состав первого пилота и вопросы, которые нужно проверить до интеграции.
Посмотреть корпоративный ИИ-контур