Доверие, безопасность и ограничения
Как Adminica работает с вашими данными, где границы ИИ и что проверять человеку перед принятием решений.
Ограничения ИИ
Adminica — языковая модель с поиском по вашей библиотеке (RAG). Это не замена экспертизе инженера, юриста или руководителя.
- Модель может ошибаться или обобщать — особенно вне контекста архива.
- Ответы не гарантируют актуальность регламентов: сверяйте версии документов и дату публикации.
- При пустом или слабом контексте система может перейти на общие знания LLM — это отмечается в метаданных ответа (fallback).
- ИИ не имеет доступа к вашей инфраструктуре и не выполняет команды на серверах Adminica.
- Синтетические персоны — ранний фильтр копирайта по вашим исследованиям, не замена живых интервью и A/B.
Когнитивная гигиена
ИИ ускоряет поиск и черновики, но финальное решение — за человеком.
- Критические изменения (prod, безопасность, финансы) — проверяйте runbook на staging и с коллегой.
- Не копируйте код вслепую — понимайте, что он делает; используйте режим «Объясни код» в чате.
- Задавайте уточняющие вопросы и просите цитаты [BK-…] — так проще проверить опору на архив.
- Избегайте автопилота: чем выше риск, тем больше ручной верификации.
Безопасность данных
- Изоляция чатов — файлы и история привязаны к chat_id; чужие чаты недоступны.
- PromptGuard — фильтрация injection в запросах и загруженных файлах (OWASP LLM Top-10).
- Text2SQL — только SELECT; изменяющие операции блокируются.
- HTTPS, rate limiting, аудит HTTP-доступа к API (без тел запросов в логах).
- Подробнее — раздел «Безопасность» в ЧаВо и статья LLM Production OWASP on-prem.
Код и документы
- Генерация кода — примеры не исполняются на серверах Adminica; Python проверяется синтаксически (ast.parse), без exec.
- Загруженные файлы — только текст для контекста; лимиты размера и суммарного контекста.
- Режим «Исследование» — саммари и тезисы по документам с опорой на источники, не замена юридической экспертизе.
On-prem и Enterprise
Для организаций с требованиями к контуру данных доступно развёртывание Adminica на вашем сервере: PostgreSQL, Qdrant, inference (LiteLLM/vLLM) в вашей сети. Данные не покидают периметр.
Сценарий «Тест креатива» выполняется на on-prem LLM; веб-поиск по умолчанию выключен, чтобы материалы кампании не уходили во внешний поиск. Подробнее — FAQ «Синтетическая аудитория» и статья про доверие к аналитике.
Как мы оцениваем качество
- Golden-набор RAG (54+ кейсов) и метрики groundedness в CI.
- Обратная связь 👍/👎 и SelfLearningService для улучшения промптов.
- Prometheus/Grafana: TTFT, ошибки LLM, фазы RAG-пайплайна.