Внедряя NL запросы к данным, компании часто опасаются за сохранность конфиденциальной информации. PipeBot решает эту проблему через self-hosted архитектуру, где все процессы обработки происходят на ваших серверах, исключая передачу данных сторонним провайдерам моделей.
Отсутствие контроля над данными при использовании публичных AI-сервисов создает серьезные риски утечки коммерческой тайны. Когда сотрудники отправляют запросы в облачные модели, они фактически передают структуру базы данных и бизнес-логику вовне, что недопустимо для компаний с высокими требованиями к безопасности.
Наше решение базируется на локальном развертывании моделей через Ollama и vLLM. NL запросы к данным обрабатываются внутри вашего контура, а доступ к БД ограничивается через строгие политики прав доступа. Мы используем LangGraph для создания «песочниц», где агент имеет доступ только к тем таблицам, которые необходимы для выполнения конкретной задачи.
На практике это выглядит как защищенный шлюз: пользователь авторизуется в системе, вводит запрос, и система проверяет его полномочия перед тем, как отправить задачу на обработку. Если запрос требует доступа к чувствительным данным, система применяет маскирование, чтобы аналитик видел только агрегированные показатели, а не персональные данные клиентов.
Для запуска требуется сервер с GPU для эффективного инференса моделей. Мы настраиваем систему логирования всех запросов, чтобы вы могли контролировать, кто и какие данные запрашивает. Интеграция с корпоративными системами аутентификации (LDAP/AD) гарантирует, что доступ к аналитике имеют только сотрудники с соответствующим уровнем допуска.
Преимущества: полный контроль над данными, соответствие внутренним политикам безопасности и возможность работы в закрытых сетях без доступа к интернету. Вы получаете мощный инструмент аналитики, который не ставит под угрозу информационную безопасность компании.
Оставьте заявку или пришлите ТЗ на tz@pipebot.ru — прототип готов за 24 часа.