RAG · ваш периметр · ваши права AI, который видит — только ваши данные
AI, который видит — только ваши данные
и только в ваших правах.
Compo AI — ассистент, который отвечает по корпоративным данным. RAG-архитектура: документы векторизуются в Milvus внутри вашего контура. Ответы — только из фрагментов, к которым у пользователя есть доступ.
Российское ПО
Реестр Минцифры
Бренд года 2024
ai · ассистент
К
Контекст
🧠
LLM
📚
RAG
🔒
RBAC
📎
Цитаты
⚡
Мгновенно
AI · 0.3 сек
Статус «Север»: MVP, 62% закрыто, сдача 14.06. Источники: Трекер, Финансы, WIKI.
0 токенов
Утекает к OpenAI (с локальной LLM)
×10
Быстрее, чем спрашивать у HR
100%
С цитированием источников
RBAC
На уровне векторного фрагмента
Проблема
Корпоративные знания не на нашем языке LLM
ChatGPT не знает ваших регламентов. Локальный поиск не понимает контекст. Сотрудник пишет в чат HR — ждёт ответа полдня.
☁
ChatGPT
Не знает компанию
Регламентов нет, документов нет, ответы общие и часто неверные.
!
Утечка
Запретили
ИБ запретил вводить корпоративные данные в публичные LLM.
?
Поиск
По ключевым словам
Нужен документ про «оформление командировки в Минск», но точные слова не помню.
→
Чат HR
Полдня ждать
«Какой код больничного?» — живой человек ответит, когда сможет.
$
Плата за пользователя
Дорого
OpenAI Enterprise — $60 за пользователя в месяц.
L
Local LLM
Сложно
Команда не умеет в Llama, RAG, векторные базы. А время идёт.
×
Контекст
Ограничен
LLM не помнит, что говорилось вчера. Каждый раз заново.
?
Источники
Без цитат
LLM «придумал» правило. А ссылка на документ — где?
AI — это уже не опция, это инфраструктура. Compo AI — ассистент, который видит ваши документы и уважает ваши права доступа.
Посмотреть решение ↓ Возможности
AI, обученный на ваших данных
RAG-архитектура: ассистент отвечает по вашим документам, регламентам и данным. С цитатами источников и учётом прав пользователя.
CORE · AI
RAG в вашем периметре
Документы векторизуются в Milvus внутри контура. Ответ строится из фрагментов, к которым у пользователя есть доступ. LLM — локальная или внешний API через ваш прокси.
/ 01 ИНДЕКС
Milvus Векторная база Milvus
Документы из WIKI, Трекера, Документов, Медиабанка автоматически индексируются.
/ 02 RAG
No hallucinations Поиск + генерация
Сначала находим релевантные фрагменты, потом LLM пишет ответ только из них.
/ 03 LLM
On-premise Локально или через прокси
Llama 3, GigaChat, YandexGPT локально. Или OpenAI/Claude через ваш HTTPS-прокси.
/ 04 ПРАВА
RBAC-aware RBAC на фрагменте
AI не покажет фрагмент, к которому у пользователя нет доступа. Безопасно.
/ 05 ЦИТАТЫ
Источник ответа
Каждый ответ AI — со ссылками на документы, откуда взят. Кликабельно.
/ 06 СВОДКИ
Проектов и задач
AI пишет краткий статус проекта по Трекеру, Финансам, WIKI. На ваших данных.
/ 07 КОДЕКС
Поведение AI
Можно настроить тон, отказы по темам, обязательные дисклеймеры. Корпоративный «этический кодекс».
Как это работает
AI-ассистент за 6 недель. Внедряется в рамках системы Compo OneSpace
Подключаем LLM (локальную или через прокси). Индексируем документы. Настраиваем права и кодекс поведения.
01
1 неделя Выбор LLM
Llama 3 локально, GigaChat, YandexGPT или прокси на OpenAI — подбираем под ИБ.
- ИБ-требования
- Тест моделей на данных
- Расчёт инфраструктуры
02
1–2 недели Развёртывание
Compo AI в вашем контуре, Milvus, LLM-сервер. Интеграция с модулями Compo OneSpace.
- Ваш контур
- Milvus + LLM сервер
- GPU при необходимости
03
2 недели Индексация данных
Индексируем WIKI, Трекер, Документы, Медиабанк. Применяем права на уровне фрагментов.
- Векторизация
- RBAC-индекс
- Cron обновления
04
1 неделя Кодекс и запуск
Настраиваем тон, отказы по темам, обязательные дисклеймеры. Учим пользователей.
- Кодекс поведения AI
- Промпт-инжиниринг
- Обучение пользователей
Кейсы
Compo AI — для тех, кто хочет AI безопасно
Банки, госструктуры, производство, торговля, юристы — где данные не могут утекать.
Банк
Запустили AI на локальной Llama 3. Сотрудники задают вопросы по регламентам — ИБ спокойно.
БК
Банк
CIO · 600 человек
0
данных утекло
−70%
обращений в HR
Производство
AI отвечает на вопросы рабочих о настройках оборудования. Цитирует регламенты.
ПО
Производственная компания
Технический директор · 1500 чел.
×8
скорее поиск инструкций
100%
с цитатами
ИТ-интегратор
AI пишет ежедневные сводки проектов на основе Tracker и Finance. Час экономии руководителя.
ИТ
ИТ-интегратор
CEO · 850 чел.
1 час
экономия CEO/день
GigaChat
локально
FAQ
Разбираемся с главным
Если вашего вопроса нет в списке — напишите нам, ответим в течение рабочего дня.
Что такое Compo AI?+
Корпоративный AI-ассистент с RAG-архитектурой. Отвечает на вопросы сотрудников по документам и данным компании с цитированием источников.
Какие LLM поддерживаются?+
Локально: Llama 3, GigaChat, YandexGPT, Saiga. Через прокси: OpenAI GPT-4, Claude, Mistral, любая модель через OpenAI-совместимый API.
Что такое RAG?+
Retrieval-Augmented Generation. Сначала находим релевантные фрагменты в векторной базе, потом передаём их LLM — и она пишет ответ только из этих фрагментов. Это устраняет «галлюцинации».
Как соблюдаются права доступа?+
Векторный индекс хранит права на уровне фрагмента. При запросе пользователя фильтруются только доступные ему фрагменты. AI не может «утечь» закрытые данные.
Данные уходят к OpenAI?+
Только если вы явно настроите прокси на OpenAI API. В конфигурации с локальной LLM (Llama, GigaChat) ничего не покидает периметр.
Сколько стоит локальная LLM?+
Llama 3 70B требует один сервер с GPU A100/H100. Окупается за 6–12 месяцев против OpenAI Enterprise при команде 100+ человек.
Compo OneSpace
Compo AI — один из модулей Compo OneSpace
Модуль работает как часть единой платформы Compo OneSpace. Один логин для всех модулей, общая ролевая модель, единая интеграционная шина и AI-ассистент видит данные из всех модулей с учётом прав.
AI ВЫ ЗДЕСЬ
AI-ассистент
F
Финансы
K
WIKI
D
Медиабанк
M
MDM
O
Документы
T
Трекер
S
Безопасность
IH
Шина данных
