Локальный ИИ-ассистент по базе знаний компании: RAG поверх вики, файлов, 1С и Битрикс24В любой компании старше пары лет знания размазаны по вики, папкам с регламентами, почтовым перепискам, 1С и Битрикс24. Новичок ищет нужный документ полчаса или идёт спрашивать коллегу, и коллега отвлекается. Очевидный ответ — «давайте сделаем ChatGPT по нашим документам». Но почти всегда тут же звучит требование: данные не должны уходить в чужое облако. Значит, модель, поиск и хранилище должны жить на своём железе. В статье описываю стек, который собирал на практике для таких задач: RAG поверх XWiki, файлов и почты, доступ к 1С и Битрикс24 через инструменты агента, локальная модель на vLLM. Без маркетинга: что из чего состоит, как связано и где ломается.https://habr.com/ru/articles/1095626/#1с #база_знаний #mcp #битрикс24 #onpremise #llm #rag #ииагенты #локальная_llm #корпоративный_ииассистент
Related
itch.io löscht Terabytes an KI-Slop und führt No-AI-Filter einitch.io hat mehrere Terabyte KI-generierter Inhalte gelösc...
itch.io löscht Terabytes an KI-Slop und führt No-AI-Filter einitch.io hat mehrere Terabyte KI-generierter Inhalte gelöscht und führt einen No-AI-Filter ein. Die KI-Offenlegungspfli...
«Вайб-кодинг». Как создавать промышленное ПО с помощью ИИ, агентов и команд разработчиковВ первой польской энциклопедии ...
«Вайб-кодинг». Как создавать промышленное ПО с помощью ИИ, агентов и команд разработчиковВ первой польской энциклопедии 18 века статья про лошадь состояла из одной фразы: «Что тако...
Amazon's HOPE prunes MoE experts 50%, gains 6.1% on codingAmazon's HOPE method prunes half the experts in large MoE mode...
Amazon's HOPE prunes MoE experts 50%, gains 6.1% on codingAmazon's HOPE method prunes half the experts in large MoE models by accounting for expert partnerships, gaining 6.1% on ag...