Безопасно ли запускать AI-агента на корпоративных данных?

Продолжаем разбирать AI Platform для закрытого контура. В прошлый раз рассказали, как агентская платформа ускоряет создание агентов в десятки раз. Сегодня поговорим о работе с базами знаний.

Корпоративные данные — один из основных барьеров внедрения AI в enterprise. Компании хотят их контролировать, поэтому требуют создавать контуры индексации на базе собственной инфраструктуры. Для этого нужны готовые решения по работе с структурированными (базами, таблицами) и неструктурированными данными (PDF-документами).

Платформа данных устраняет этот барьер. Мы встроили в неё 6 инструментов для разных типов запросов с проверкой на качество и безопасность данных:

▪️ Парсинг PDF с таблицами, схемами и сложными структурами, поддержка работы с DOCX, PPTX, XLS.
▪️ Классический RAG — гибридный поиск: BM25 + векторный. Подходит для быстрого семантического поиска по большим массивам информации.
▪️ Графовый RAG — поиск по многосвязанным данным, где важны связи между фактами, а не отдельные фрагменты.
▪️ Табличный доступ — SQL, API, CSV, DWH подключаются как инструменты через MCP.
▪️ Валидация данных — подсветка конфликтов и дублей в документах. Позволяет найти конфликты, устранить их и таким образом значительно снизить галлюцинации решений.
▪️ Сквозной RBAC — ролевая модель из корпоративной AD/Keycloak на каждом запросе. Агент видит только ту информацию, которая доступна конкретному пользователю.

Чувствительные данные не попадают в LLM и внешние контуры. Запрос проходит через маскировку и гардрейлы по правилам безопасности.

В наших проектах запуск AI-агентов на корпоративных данных даёт измеримый результат: поиск информации ускоряется на 50-80%, а обработка документов — на 70-90%. Как это работает, показали в кейсе с Альфа-Банком.