Open-source AI w firmie to modele i narzędzia AI z otwartym kodem lub wagami, które można uruchomić na własnej infrastrukturze: modele językowe (Llama, Mistral, Qwen, Bielik), silniki do ich uruchamiania (Ollama, vLLM), bazy wektorowe (Qdrant, PGVector) i platformy aplikacji AI (Dify, Flowise, n8n w wersji self-hosted). Dla ochrony danych biznesowych największa wartość to brak przekazywania danych zewnętrznemu dostawcy. Ale samo „open source” nie zabezpiecza danych: trzeba zadbać o dostęp, szyfrowanie, logi i aktualizacje, tak jak przy każdym systemie w firmie.
Co daje open-source AI dla ochrony danych
- dane przetwarzane na serwerach firmy lub w jej prywatnej chmurze,
- kontrola nad logami i retencją rozmów,
- możliwość audytu kodu i konfiguracji,
- niezależność od zmian warunków dostawcy.
Czego open source nie załatwia
| Ryzyko | Co zrobić |
|---|---|
| Nieuprawniony dostęp do modelu i danych | Uwierzytelnianie, sieć wewnętrzna, role |
| Wyciek przez logi i kopie | Retencja, szyfrowanie, kontrola dostępu do logów |
| Prompt injection | Walidacja, ograniczenie narzędzi i akcji |
| Podatności w oprogramowaniu | Aktualizacje i monitoring |
| Licencje modeli | Sprawdzenie warunków użycia komercyjnego |
Architektura bez skrótów
- Model uruchomiony przez Ollama lub vLLM w sieci wewnętrznej.
- Baza wektorowa z dokumentami firmy w tej samej sieci.
- Warstwa aplikacji (n8n lub Dify) z logowaniem przez SSO i rolami.
- Logi z ograniczoną retencją i dostępem tylko dla administratorów.
- Dokumentacja przepływu danych na potrzeby RODO i audytu.
Kiedy wybrać model z API zamiast open source
Gdy dane nie są poufne, wolumen jest mały, a liczy się najwyższa jakość odpowiedzi. Wiele firm łączy oba podejścia: dane poufne przetwarza lokalnie, a ogólne zadania wysyła do modeli komercyjnych z odpowiednią umową. Więcej w artykułach lokalne AI w firmie i open-source LLM.
AI z ochroną danych z Codeless
Zobacz usługę wdrożenia AI albo umów bezpłatną konsultację.