Изоляция данных

Архитектурный принцип разделения информационных массивов предприятия таким образом, чтобы ИИ имел доступ только к тем данным, которые необходимы для конкретной задачи.

Guardrails (Ограничители/Барьеры)

Жесткие программные барьеры и правила, которые фильтруют входящие запросы к ИИ и блокируют выдачу потенциально опасных или нерелевантных ответов.

Closed-loop AI (Закрытый контур ИИ)

Изолированная архитектура, в которой данные, обучение, инференс и обратная связь (дообучение) происходят строго внутри контролируемой корпоративной среды.

Feature Store (Хранилище признаков)

Централизованное хранилище предварительно рассчитанных и очищенных признаков (фичей) для моделей машинного обучения, обеспечивающее их переиспользование.

Граф знаний (Knowledge Graph)

Семантическая сеть, которая связывает сущности (людей, станки, документы, процессы) логическими отношениями, формируя структурированную базу фактов для ИИ.

Оркестрация моделей (Model Orchestration)

Управление несколькими разными нейросетями в едином процессе, где система автоматически решает, какую задачу какой модели делегировать.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Архитектурный подход, при котором нейросеть перед генерацией ответа ищет нужные факты в вашей корпоративной базе данных (справочниках, ГОСТах), и отвечает строго на их основе.

Контекстное окно (Context window)

Объем оперативной памяти нейросети. Это максимальное количество текста (в токенах), которое модель может удерживать в памяти и анализировать за один запрос.

Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering)

Дисциплина по разработке, тестированию и оптимизации текстовых запросов к ИИ-моделям для получения максимально точных и предсказуемых ответов.