Навигация | Sales Generator

Обучение локальному ИИ: закрытый контур для организаций Астаны

Для столичных ведомств, нацкомпаний и участников МФЦА вопрос «можно ли пользоваться нейросетью» упирается в один пункт — где окажутся служебные документы. Мы развёртываем открытую модель внутри вашей сети, учим её работать с текстами на государственном и русском языках и готовим сотрудников и IT-службу к самостоятельной эксплуатации.

Внутренняя сеть

Модель не выходит за пределы организации

Языки

Казахский и русский в одном контуре

Запросить программу Связаться в WhatsApp

Модули программы для организаций Астаны:

Ведомства и нацкомпании

Поиск по НПА, сводки и черновики ответов на обращения в сети, изолированной от внешних сервисов.

Финансовый центр и банки

Англоязычные договоры и внутренние политики разбирает модель, установленная на серверах организации.

Девелопмент и стройка

Проектная и тендерная документация, сметы и переписка с подрядчиками — без выгрузки в облако.

Двуязычный документооборот

Перевод, сверка и подготовка текстов на государственном и русском языках внутри контура.

Модели ISSAI и другие

Сравниваем казахскоязычные разработки Назарбаев Университета с Qwen, Llama и Gemma на ваших текстах.

Архитектура закрытого контура

Сегмент сети без выхода в интернет, проверенный канал обновлений, журналы обращений к модели.

Поиск по нормативной базе

RAG по приказам, положениям и стандартам организации с указанием пункта, на который опирается ответ.

Рабочее место сотрудника

Open WebUI с разделами по департаментам, шаблонами служебных записок и историей запросов.

Запуск без сложной инфраструктуры

Ollama и LM Studio для пилота на одной рабочей станции, чтобы руководство увидело результат до закупки.

Серверная часть

vLLM и llama.cpp, квантизация моделей, расчёт видеокарт под одновременную работу департаментов.

Регламент применения ИИ

Какие сведения можно обрабатывать моделью, кто отвечает за результат и как хранить журналы.

ПРОБЛЕМА!

Служебная информация и публичные нейросети несовместимы

Работа в столичных организациях — это постоянный поток писем, справок, проектов приказов и ответов на обращения. Соблазн ускорить её с помощью публичного чат-бота понятен, но служебный документ, вставленный в окно браузера, уже обработан чужим сервером за пределами страны, и вернуть его невозможно.

Во многих ведомствах и квазигосударственных компаниях доступ к таким сервисам ограничен, и сотрудники остаются без инструмента вовсе. Получается, что ИИ либо используют тайком, либо не используют совсем. Выход — модель, развёрнутая в собственной сети организации, с понятными правилами и обученными людьми.

Где возникают риски:

Служебные документы вне контроля

Проекты решений, переписка с ведомствами и внутренние справки оказываются в журналах зарубежного сервиса без возможности их отозвать.

Персональные данные граждан

По закону РК базы персональных данных граждан должны храниться в Казахстане, а публичные нейросети обрабатывают запросы на зарубежных серверах.

Тексты на государственном языке

Универсальные облачные сервисы неравномерно справляются с казахским, а проверить, как они обращаются с вашими документами, нельзя.

НАШЕ РЕШЕНИЕ!

Модель внутри сети и подготовленные сотрудники

Начинаем с небольшого пилота: одна рабочая станция, несколько моделей, реальные документы одного департамента. Когда руководство видит качество ответов, переходим к серверу, закрытому сегменту сети и базе знаний по нормативным документам организации.

Параллельно обучаем три группы: специалистов, которые будут ставить задачи модели, IT-службу, которая будет её обслуживать, и руководителей, которые утверждают правила. Итог — работающий контур и регламент, а не разовое мероприятие.

Изолированная установка

Модель и база знаний работают в сегменте без выхода в интернет, обновления поступают через проверенный канал.

Ответы со ссылкой на норму

Сотрудник получает не только ответ, но и указание на документ и пункт, из которого он взят, — его легко перепроверить.

Своя экспертиза внутри

IT-служба умеет обновлять модели и пополнять базу знаний, пользователи — формулировать задачи и проверять результат.

Публичный сервис против закрытого контура

Для организаций, работающих со служебной информацией, выбор определяется не удобством интерфейса, а тем, кто контролирует данные.

Публичная нейросеть (доступ через браузер по подписке)

Не для служебных данных

Быстрый старт и сильные модели, но каждый запрос уходит на серверы зарубежного провайдера. Для документов ограниченного распространения такой путь закрыт.

Минусы

Обработка за рубежом: организация не знает, где и сколько хранится запрос
Нет доступа к внутренним базам: сервис не видит приказы, положения и архив
Доступ может быть ограничен: требования ИБ часто закрывают такие сервисы

Последствия

Утечка служебных данных
Тайное использование
Нет журналов
Валютные платежи
Результат: Подходит для общедоступной информации, но не для работы ведомства.

Закрытый контур (внедрение и обучение Sales Generator)

Под контролем организации

Открытая модель на сервере организации, база знаний по её нормативным документам, журнал запросов и обученный персонал.

Возможности

Изоляция: модель работает в сегменте сети без интернета
Два языка: подбор модели под казахские и русские тексты
Прозрачность: каждое обращение к модели фиксируется в журнале

Сильные стороны

Данные в сети
Аудит запросов
Ссылки на нормы
Свой регламент
Результат: ИИ, который можно разрешить сотрудникам официально.

Почему столичные организации работают с нами

Мы понимаем, как устроены согласования в госсекторе и крупных компаниях, поэтому начинаем с пилота, документов для службы ИБ и прозрачного плана.

0%
Документов внутри сети организации
0
Языка обучения: казахский и русский
0
Семейств открытых моделей в сравнении
0
Этапов с результатом на каждом

Пилот до закупки

Показываем работу модели на вашем документе ещё до решения о покупке сервера — руководству есть на что опереться.

Документы для службы ИБ

Описываем схему контура, потоки данных, роли и журналы — в том виде, в каком их удобно согласовывать.

Внимание к казахскому языку

Сравниваем модели на служебных текстах на государственном языке и честно показываем, где качество ниже.

Регламент вместо запретов

Готовим проект внутренней политики применения ИИ, которую организация может утвердить своим приказом.

Договор, ЭСФ, АВР

Работаем с ТОО и ИП официально, оплата в тенге, полный пакет закрывающих документов.

Сопровождение контура

После запуска помогаем обновлять модели, пополнять базу нормативных документов и подключать новые департаменты.

Нужен ИИ, который можно разрешить сотрудникам официально?

Оставьте заявку — бесплатно обсудим задачи, требования безопасности и предложим состав пилота.

Из чего состоит программа

Модули собираются под структуру организации: для столичных команд больше практики на нормативных документах, финансовых договорах и проектной документации.

Сотрудникам департаментов

  • Запросы к модели Как получить от открытой модели точную справку, служебную записку или сводку.
  • Тексты на двух языках Перевод, редактура и сверка документов на казахском и русском.
  • Проверка ответов Как сверять результат с источником и где модели ошибаются чаще всего.

IT-службе

  • Закрытая установка Развёртывание vLLM или llama.cpp в Docker в сегменте без доступа в интернет.
  • Обновления и мониторинг Перенос новых версий моделей через проверенный канал, контроль нагрузки на GPU.
  • Производительность Квантизация, длина контекста и расчёт одновременных сессий.

Работа с нормативной базой

  • Индексация документов Приказы, положения и стандарты в векторной базе Qdrant или Chroma.
  • Интеграции Связь с СЭД, почтой и учётными системами через API.

Руководству и ИБ

  • Политика применения ИИ Классификация сведений и допустимые сценарии для каждого подразделения.
  • Права и журналы Ролевой доступ и аудит обращений к модели.
  • Обоснование проекта Как описать эффект и затраты на собственный контур для внутреннего согласования.

Путь от пилота до рабочего контура

Последовательность, которую удобно согласовывать внутри организации: каждый следующий шаг начинается после подтверждённого результата предыдущего.

01

Обследование

Определяем департаменты и документы для пилота, требования ИБ к размещению модели и ожидаемое число пользователей.

02

Пилот на рабочей станции

Сравниваем несколько моделей на реальных документах, включая тексты на государственном языке. Подписываем договор и NDA.

03

Сервер и закрытый сегмент

Рассчитываем и устанавливаем оборудование, разворачиваем модель, корпоративный чат и базу нормативных документов.

04

Обучение трёх групп

Отдельные занятия для специалистов, IT-службы и руководителей на уже работающей системе.

05

Регламент и поддержка

Передаём проект политики применения ИИ и техническую документацию, выдаём сертификаты, закрываем ЭСФ и АВР.

Опыт, на который можно опереться

Мы отвечаем и за технологию, и за то, как ею пользуются люди

Внедрить модель технически — половина дела. Вторая половина — чтобы сотрудники доверяли ответам и умели их проверять, а служба безопасности понимала, что происходит с данными. Поэтому в каждом проекте инженеры и тренеры работают вместе.

Столица — место, где сходятся министерства, национальные компании, Международный финансовый центр «Астана», технопарк Astana Hub и крупные девелоперы. У каждой из этих групп свои документы: нормативные акты, англоязычные финансовые договоры, проектная документация. Под каждую мы готовим отдельный набор упражнений.

Отдельное внимание уделяем государственному языку: в Назарбаев Университете работает институт ISSAI, который развивает казахскоязычные модели, и мы включаем их в сравнение наряду с международными семействами.

Наши компетенции

  • Выбор и настройка моделей Llama, Qwen, Gemma, Mistral, DeepSeek, gpt-oss и казахскоязычные модели: сравнение, лицензии, квантизация.
  • Базы знаний по нормативке Индексация приказов и стандартов, ссылки на пункты документов, регулярная проверка качества.
  • Закрытая инфраструктура Серверы с GPU, NVIDIA DGX Spark, Apple Silicon, изолированные сегменты сети и журналирование.

Варианты работы

Обучающий интенсив

Один-два дня занятий для группы сотрудников на демо-стенде или вашем оборудовании, очно в Астане или онлайн.

Интенсив

Контур под ключ

Пилот, сервер, база нормативных документов и обучение персонала на работающей системе в вашей сети.

Под ключ

Кому нужен закрытый ИИ в столице

Организациям Астаны и Акмолинской области, которые работают со служебными, финансовыми или проектными документами.

Министерствам и акиматам

Сводки, справки, поиск по нормативным актам и черновики ответов на обращения граждан внутри ведомственной сети.

Национальным холдингам и компаниям

Корпоративные стандарты, отчётность и переписка дочерних организаций обрабатываются на собственных серверах.

Участникам МФЦА и банкам

Анализ англоязычных договоров, внутренних политик и запросов клиентов без передачи документов внешнему провайдеру.

Девелоперам и генподрядчикам

Сверка смет, поиск по проектной документации и подготовка тендерных пакетов на модели внутри компании.

Резидентам Astana Hub

Локальные модели для разработки, поддержки и документации, когда исходный код нельзя отправлять в облако.

Университетам и научным центрам

Работа с учебными программами, научными текстами и данными студентов внутри сети вуза.

Службам ИБ и IT

Проектирование изолированного контура, роли, журналы и процедура обновления моделей.

Юридическим департаментам

Анализ договоров, претензий и правовых позиций на модели, которая не передаёт документы третьим лицам.

Задачи, которые решает контур

Типовые сценарии для столичных организаций: от ведомственной переписки до проектной документации девелопера.

B2G
Госорган
Помощник по обращениям граждан Модель в сети ведомства находит применимые нормы, готовит черновик ответа на двух языках и указывает источники.
Результат:
Исполнитель начинает с готового проекта ответа, а сведения о заявителях остаются в ведомственной сети.
Квазигоссектор
Национальная компания
Поиск по корпоративным стандартам Сотрудники головной и дочерних организаций задают вопросы по положениям, политикам и процедурам закупок.
Результат:
Ответ на вопрос «как у нас принято» находится за секунды и сопровождается ссылкой на документ.
Финансы
Участник МФЦА
Выжимки из англоязычных договоров Юристы и комплаенс получают краткое изложение условий, перечень рисков и сравнение с типовой редакцией.
Результат:
Первичный анализ договора ускоряется, документы клиентов не покидают серверы компании.
Стройка
Девелопер
Ассистент ПТО Модель сверяет сметы и ведомости объёмов, ищет требования в нормативах и помогает собирать исполнительную документацию.
Результат:
Сверка документации идёт быстрее, коммерческие расчёты остаются внутри компании.
IT
IT-компания
Модель для команды разработки Автодополнение кода, ревью и ответы по внутренней документации на сервере компании.
Результат:
Разработчики работают с ИИ-помощником, не нарушая условия конфиденциальности заказчиков.
Наука
Университет
Поддержка учебной и научной работы Преподаватели готовят материалы и тесты, исследователи ищут информацию в архиве публикаций и отчётов.
Результат:
Подготовка материалов ускоряется, данные студентов и неопубликованные исследования остаются в вузе.

Команда внедрения и обучения

Тренеры и инженеры, которые разворачивают открытые модели в организациях Казахстана и сопровождают их после запуска.

Специалисты Sales Generator обучают сотрудников организации в Астане работе с локальным ИИ

Объясняем на вашем контуре, а не на слайдах

Занятия ведут специалисты Sales Generator, которые сами развёртывают локальные модели и базы знаний. В Астане это обычно означает работу с закрытыми сетями, двуязычными документами и строгими требованиями ИБ — к этому мы готовимся заранее.

Казахскоязычные LLM Llama и Gemma Qwen и DeepSeek Изолированный контур Open WebUIRAG

Наши обязательства

Соглашение о конфиденциальности подписываем раньше, чем видим первый документ, а ожидаемые сценарии закрепляем письменно.

Официальное оформление

Договор с ТОО или ИП в Казахстане, оплата в тенге и закрывающие документы в срок.

  • Счёт и договор
  • ЭСФ и АВР

Работа внутри вашей сети

NDA подписываем до доступа к документам. Модель ставим только на оборудование организации или в выбранный ею дата-центр в Казахстане.

  • NDA до старта
  • Без внешних облаков

Согласованный результат

До начала обучения фиксируем сценарии, которые сотрудники должны выполнять, и проверяем их вместе на ваших документах.

  • Сценарии в программе
  • Совместная приёмка

100%

Обработка в вашей сети

NDA

Подписываем первым

ЭСФ

И акт выполненных работ

KZ/RU

Модели для двух языков

Астана, Косшы и Акмолинская область

Очные занятия проводим в столице и пригородах, выезжаем в Кокшетау, Степногорск и Щучинск. Удалённые подразделения подключаем онлайн.

Областные центры Казахстана

Населённые пункты рядом со столицей

Закрытый ИИ-контур

Развёртываем модель в сети организации и обучаем сотрудников в Астане.

Ответы для столичных организаций

17 вопросов о закрытом ИИ-контуре: госсектор, государственный язык, оборудование, безопасность, сроки и стоимость.

Это открытая языковая модель, установленная на сервере вашей организации. Публичный сервис обрабатывает запрос на чужих серверах, локальная модель — в вашей сети, поэтому документы никуда не передаются. Для служебной переписки, справок, анализа договоров и поиска по нормативной базе её возможностей обычно достаточно.
Да. Модель и база знаний устанавливаются в изолированный сегмент сети и работают без внешнего подключения. Новые версии моделей переносятся через канал, который утвердит ваша служба безопасности. Требования к конкретной системе определяет сама организация, мы помогаем подготовить описание схемы для согласования.
Качество сильно зависит от модели. В сравнение включаем казахскоязычные разработки ISSAI Назарбаев Университета и крупные международные семейства, проверяем их на ваших служебных текстах и показываем результат до выбора. Для смешанного документооборота часто подходит комбинация: одна модель для поиска, другая для подготовки текста.
Да. Большинство открытых моделей лучше всего работают именно с английским, поэтому анализ договоров, политик и переписки на английском — сильная сторона локального ИИ. Документы при этом обрабатываются на серверах компании, а не у внешнего провайдера.
ПТО и сметчики используют модель для сверки смет и ведомостей объёмов, поиска требований в нормативах и подготовки исполнительной документации. Проектные файлы и коммерческие расчёты при этом остаются на сервере компании, а не у подрядчика облачного сервиса.
Да. В Кокшетау, Степногорск, Щучинск, Косшы и Акмол выезжаем для очных занятий и установки оборудования, а теоретические модули и сопровождение проводим онлайн. Филиалы столичных организаций в области подключаются к общей программе.
С пилота на одной рабочей станции. Берём документы одного департамента, сравниваем несколько моделей и показываем руководителям, как выглядят ответы и где у модели ограничения. Решение о сервере и масштабировании принимается после этого.
Открытые модели с лицензиями, допускающими коммерческое применение: Llama, Qwen, Gemma, Mistral, DeepSeek и gpt-oss, а также казахскоязычные модели. Финальный выбор зависит от задач, языка документов и мощности оборудования.
Для пилота — рабочая станция на Apple Silicon или ПК с видеокартой NVIDIA. Для нескольких департаментов — сервер с одной или несколькими GPU либо NVIDIA DGX Spark. Конфигурацию рассчитываем по числу одновременных пользователей и выбранным моделям.
Да. Поставку оборудования с документами для юридических лиц обеспечивает наш партнёр AST IT Garant — локальный ИИ под ключ, а мы разворачиваем на нём модели, настраиваем закрытый контур и обучаем персонал.
Законодательство РК требует хранить базы персональных данных граждан на территории Казахстана. Локальная модель обрабатывает сведения на оборудовании организации, что облегчает соблюдение этого требования. Мы помогаем разграничить доступы и подготовить внутренний регламент, а правовую оценку конкретной ситуации даёт юрист организации.
Если у СЭД есть API или выгрузка документов, модель можно связать с ней через интеграционный слой, например собственный интеграционный слой: документы попадают в базу знаний, а черновики возвращаются исполнителю. Конкретный способ определяем на обследовании.
RAG — способ, при котором модель перед ответом находит нужные фрагменты в ваших документах и опирается на них. Для нормативной базы это критично: сотрудник видит, на какой приказ или пункт ссылается ответ, и может его проверить.
Специалистам достаточно уметь работать в браузере. Администраторам из IT-службы понадобится базовое знание Linux и Docker — для них предусмотрен отдельный инженерный трек.
Интенсив для пользователей — один-два дня. Пилот, развёртывание сервера, база нормативных документов и обучение IT-службы занимают от нескольких дней до нескольких недель в зависимости от объёма документов и процедуры согласования.
Учитываем число участников, формат занятий, объём инженерных работ и количество документов для базы знаний. Смету готовим после бесплатного обследования и закрепляем в договоре. Оплата в тенге, ЭСФ и АВР.
Работающий контур: модель, корпоративный чат, база знаний, роли и журналы, а также техническая документация и проект политики применения ИИ. Участники получают именные сертификаты. Сопровождение после запуска согласуем отдельно.