Как приручить LLM-дракона. Архитектура корпоративного AI-шлюза и ограничения классических прокси в работе с нейросетямиП...

Как приручить LLM-дракона. Архитектура корпоративного AI-шлюза и ограничения классических прокси в работе с нейросетямиПервый шаг при стихийном внедрении нейросетей — закрыть прямой доступ наружу и направить запросы через привычный корпоративный прокси. Однако у генеративного ИИ иная специфика: стандартные прокси не умеют выявлять конфиденциальные данные в ответах моделей, не видят утечек в промптах и не защищают от перерасхода токенов. Под катом — первая часть цикла о создании корпоративного AI-шлюза: почему классические балансировщики не рассчитаны на работу с LLM, как устроена специализированная архитектура и как платформа AI Оптимум обеспечивает контроль контекста, прозрачный учет токенов и безопасность данных. Катhttps://habr.com/ru/companies/hstx/articles/1103118/#информационная_безопасность #nginx #оптимизация_затрат #152фз #обратный_прокси #инференс #llm #генеративный_ии #ииагенты #aiшлюз