Question 1

Как SLAtech решает требования 152-ФЗ для AI-систем?

Accepted Answer

Два варианта развёртывания: (1) облако в российской юрисдикции (Yandex Cloud, VK Cloud) с подписанным DPA, на тех же серверах что и продакшен-БД клиента; (2) on-prem развёртывание с локальными LLM (Llama 3, Mistral, GigaChat в режиме on-prem), при котором данные ни на одном этапе не покидают периметр организации. Второй вариант обязателен для медицины, банков и работы с детскими ПДн. Обе схемы покрывают статьи 6, 9, 18 и 19 закона.

Question 2

Можно ли использовать GPT-5 / Claude / Gemini в России для корпоративного AI?

Accepted Answer

Технически да через VPN/proxy, юридически - серая зона. Для коммерческого внедрения в крупной компании это риск: ПДн уходят за рубеж, нарушение 152-ФЗ, возможные санкционные осложнения. SLAtech рекомендует архитектуру с pluggable LLM: бизнес-логика и UI едины, а LLM-провайдер выбирается per-tenant. В Москве/СПб развёрнуты локальные модели; для тестовых стендов на международных проектах - облачные.

Question 3

Чем RAG лучше fine-tuning для корпоративных знаний?

Accepted Answer

RAG обновляется мгновенно (изменился документ обновился индекс новый ответ); fine-tuning требует переобучения модели за часы/дни. RAG позволяет цитировать источник; fine-tune модель «знает» но не может показать откуда. RAG дешевле в эксплуатации. Когда fine-tune всё-таки лучше: для тона/стиля общения, для специфической доменной терминологии где RAG не хватает. На практике их используют вместе.

Question 4

Сколько стоит интеграция AI в существующую корпоративную систему?

Accepted Answer

Базовая интеграция (поиск по документам с RAG, чат-интерфейс в веб) - от 800К до 2М ₽ за 2-3 месяца. Глубокая интеграция (онтология домена, интеграции с CRM/ERP, аудит-трейл, тонкая настройка под compliance) - 3-12М ₽ за 4-8 месяцев. Эксплуатация (LLM-провайдер, инфраструктура, поддержка) - от 50К до 800К ₽ в месяц в зависимости от нагрузки. Точная оценка после короткого discovery.

Question 5

Сколько времени занимает запуск AI-помощника на корпоративном сайте?

Accepted Answer

MVP с RAG поверх существующей документации (без интеграций) - 2-4 недели от начала. Production-готовый бот с интеграциями (CRM, тикет-система, телефония) - 2-4 месяца. Discovery + архитектура занимают первые 2-3 недели всегда - это инвестиция, которая окупается тем что не приходится переписывать через полгода когда выясняется что архитектура не тянет нужный объём.

Question 6

Какие отрасли получают максимальную выгоду от корпоративного AI?

Accepted Answer

По нашему опыту: (1) клиенто-сервисные функции с большим объёмом типовых запросов - банки, страхование, медицина, e-commerce. (2) Внутренний support и обучение - крупные ИТ-департаменты, юридические службы, HR. (3) Анализ корпоративных документов - юристы, аудит, M&A due diligence. Не помогает: специализированная экспертиза где правильность критична и измерима только постфактум (clinical decision making, инвестиционные решения).

Превращаем ваши данные в интеллектуальный актив

AI-модули

Реальные задачи, которые решаем с помощью AI

Интеллектуальный поиск (RAG)

Обработка документов

Интеллектуальные чат-боты

Автоматизация процессов

Как работает RAG-система для корпоративного поиска

Архитектура RAG-системы

Индексация данных

Поиск релевантного контекста

Генерация ответа

Проверка и цитирование

✓ Преимущества RAG

⚡ Технологии

Работаем с ведущими AI-платформами

Поставщики LLM

Векторные базы данных

Стек интеграции

Как мы внедряем AI в ваши системы

Аудит данных и процессов

Proof of Concept (PoC)

Разработка production-решения

Поддержка и оптимизация

Начните с бесплатного аудита

Глубокие decision frameworks - на Slavin AI

RAG vs Fine-tuning

OpenAI vs Anthropic vs Open-Source

Vector Databases Compared

Не уверены, с чего начать? Постройте карту AI-возможностей