Enterprise AI: как строится архитектура AI-систем в крупных компаниях
Enterprise AI platform — это не одна модель, а слои: данные, модели, приложения, governance. Так generative AI solutions сочетаются с классическим ML.
Основные компоненты
Data layer
Озёра, витрины, feature store, векторные БД, каталоги метаданных. Происхождение и ACL — здесь. Для RAG — чанкинг и расписание обновлений рядом с ETL.
Model layer
API, адаптеры fine-tuning, приватные веса, эмбеддинги, реранкеры, мониторинг. Карточки моделей и канареечные релизы.
Application layer
Копилоты, workflow, интеграции с CRM/ERP, UX с цитатами и эскалацией.
Безопасность и governance
RBAC, маркировка ПДн, шифрование, аудит, red team. Для регулируемых отраслей — пакеты доказательств для digital transformation AI.
On-premise vs cloud
Облако — эластичность; on-prem/VPC — резидентность. Гибрид: приватный инференс + облачный fine-tuning.
Примеры архитектур
A: SaaS LLM + RAG + IdP. B: приватная Llama-класса + векторное хранилище. C: edge на заводах с синхронизацией.
Проектируете корпоративную AI-платформу или private LLM?