AI и аналитика
AI в BI нужно начинать с границы данных
Полезный AI-сценарий определяется не названием модели, а вопросом, доступными инструментами, правами пользователя и допустимым маршрутом контекста.
Сначала задача агента
Зафиксируйте, что должен сделать агент: найти показатель, объяснить отклонение, подготовить черновик запроса или вызвать разрешённый инструмент. Ответ модели не становится фактом автоматически; определение показателя и результат запроса должны оставаться проверяемыми.
Три разных LLM-маршрута
Локальная LLM обрабатывает контекст внутри периметра клиента. Российская облачная LLM получает подготовленный контекст по согласованному HTTPS-маршруту. Внешняя LLM — отдельный вариант только для согласованных сценариев и данных. Эти режимы различаются по границе, юрисдикции и эксплуатационным требованиям.
Права и объём контекста
AI-инструменты должны выполняться в контексте пользователя и наследовать ограничения RLS/CLS. Masking и metadata-only могут уменьшить объём передаваемых данных, но не гарантируют анонимность во всех наборах. Для каждого инструмента фиксируются разрешённые поля, журналирование и срок хранения.
Критерий пилота
Пилот проверяет один сценарий на данных клиента: корректность инструмента, соблюдение прав, полезность ответа и наблюдаемость маршрута. Сравнивать модели имеет смысл только на одном наборе вопросов и с заранее записанным критерием, а не по общей рекламной формулировке.
Частые вопросы
Может ли агент обойти права пользователя?
Разрешённые инструменты должны работать в контексте пользователя и наследовать RLS/CLS.
Masking гарантирует анонимность?
Нет универсальной гарантии: состав контекста и риск повторной идентификации проверяются для сценария.
Как выбрать маршрут LLM?
По границе данных, требованиям ИБ, доступной модели и измерению качества на одинаковом наборе вопросов.