Перейти к содержанию

Безопасность, качество и эксплуатация

Модель безопасности и доступа

Реализовано в PoC

  • Используются только synthetic data.
  • LLM не получает прямой доступ к PostgreSQL, Qdrant и MinIO.
  • Доступ к данным идёт через controlled HTTP tools.
  • Tools имеют явные input contracts.
  • Финансовые расчёты выполняются named queries / backend logic, а не произвольным SQL от LLM.
  • В run details видны выбранный диагностический путь, tool calls, inputs и outputs.

Целевая production-модель — не реализована

  • SSO / IdP integration.
  • RBAC / ABAC.
  • Tenant isolation.
  • ACL-aware RAG retrieval.
  • Tool permissions by diagnostic path, user role and domain.
  • Read-only mode по умолчанию.
  • Approval gates для write-действий.
  • Full audit log: run_id, user_id, tool_id, params hash, result hash, source refs.
  • Secrets management.
  • On-prem/private deployment option.

Controlled LLM execution

LLM может планировать следующий шаг, но доступ к данным делегирован контролируемым backend tools — не свободному чату над корпоративными данными.

Модель контролируемого доступа к инструментам

LLM никогда не обращается к PostgreSQL, Qdrant или MinIO напрямую.

Нефункциональные требования

PoC не оценивался и не доказывался против production NFR. Значимые лабораторные ограничения:

  • демонстрируемый single-request flow;
  • трассируемость вызовов инструментов;
  • отсутствие прямого доступа модели к хранилищам данных;
  • воспроизводимый стенд на Docker Compose;
  • только синтетические данные.

Режимы отказа

Failure mode Проявление Комментарий
Неверный routing диагностического пути Операционный вопрос мог уйти в finance path Уточнение исследовалось, но ответ пользователя не продолжал ту же сессию
Unsupported question Вопрос вне покрытия dataset/tools Явное limitation предпочтительнее выдуманного ответа
Duplicate tool calls Agent вызывает один и тот же tool с теми же параметрами Fingerprint tool_id + canonical_json(args), run-local cache
Stub/empty tool response Tool не вернул данные или вернул заглушку Status handling, warning, insufficient evidence verdict
Missing RAG evidence Документальный слой не находит подтверждения Явное limitation: document evidence not found
Hallucinated conclusion LLM формулирует вывод без evidence Evidence-first prompt; evaluation pipeline не реализован
Incomplete cross-domain linkage Метрики есть, но связь finance ↔ delivery ↔ ITSM не доказана Нужен более сильный semantic layer; не полностью стабилизировано
External LLM unavailable API недоступен или лимитирован Retry/backoff и local-model option — будущая работа
Context overflow Tool manifest/evidence слишком велики Context budget, summarization, retrieval filters — ранняя стадия
Data leakage risk Модель видит лишние данные Tool-level permissions и no direct data access; production ACL нет

Оценка масштаба и стоимости

Текущий PoC рассчитан на демонстрационный режим:

  • 1-3 одновременных пользователя;
  • единицы diagnostic runs во время демо;
  • synthetic dataset за период 2024-2025;
  • десятки/сотни тысяч строк максимум в рамках lab-данных;
  • один run обычно должен укладываться в 1-10 tool calls;
  • стоимость определяется LLM API calls и инфраструктурой Docker/VPS/local machine;
  • production sizing не выполнялся.

Для production потребуются отдельные оценки объёма источников, размера document corpus, частоты ingestion, числа пользователей, RPS, SLA, стоимости LLM routing и требований к private deployment. Эта работа не выполнялась.