Platform Core / Restart AI Enterprise Platform
企业人工智能代理、模型、RAG、访问权限、日志、集成和审计的统一环境。
代理设计器、管理控制台、角色管理、日志记录、审计、管理模型和请求成本。什么是企业AI平台
RESTART Group 是一个面向大型公司的企业 AI 平台 RESTART AI Enterprise Platform：语言模型、AI 代理和客户环境中的知识库，具有访问权限、日志和人工验证。
企业人工智能平台不是一个单独的聊天机器人，而是公司运行所有人工智能脚本的公共层。员工在一个受控循环中使用人工智能，每项服务都知道其数据源、用户角色、访问限制和流程所有者。新脚本连接到已经创建的内核，而不是从头开始构建。
型号
模型层：LLM连接、提示版本、请求的限制和成本。根据任务和数据要求选择模型。
代理商
人工智能代理设计器、动作场景、业务规则和关键操作的人工验证。
知识库
RAG：文档加载器、向量索引、带有文档链接的授权来源的答案。
使用权
用户、角色和权利：员工不会收到他无权访问的内容的响应。
杂志
记录操作、请求、响应、来源、提示版本和控制事件 - 用于审计和网络安全。
集成
连接至 1C、SAP、ERP、CRM、EDMS、BI、DWH、Service Desk、GitLab、Jira、Confluence 和内部 API。
平台放置选项
根据客户对数据和网络安全的要求来选择架构。放置、接入模型、环境组成、备份、SLA以及上传或删除数据的程序都在技术规范和合同中固定。
On-premise
平台和语言模型在客户周边的服务器上运行。数据不会发送至外部服务。
私有云
具有数据传输限制、日志、秘密管理和客户网络安全法规的隔离循环。
混合动力车型
部分环境位于客户处，部分位于私有云中。外部LLM提供商仅根据商定的架构进行连接。
具有基础设施的平台
RESTART 可以交付平台 人工智能驱动的基础设施：开发、测试和生产循环、GPU、存储、备份、监控和维护。
基础设施要求
典型平台概要：Web 界面、后端 API、PostgreSQL 数据库、向量存储、文件存储、任务队列和处理程序、LLM 适配器、GPU 节点和监控。以下是每个环境的资源指南；具体配置取决于用户数量、请求频率和所选型号，并记录在技术规范中。
| 环境 | 目的 | 示例资源 |
|---|---|---|
| Development | 开发、调试、实验 | 4–8 个 vCPU、16–32 GB RAM、150–300 GB SSD、GPU（根据需要） |
| Test / Staging | 试点、检查发布和集成、验收 | 8+ vCPU、32+ GB RAM、300+ GB SSD/NVMe、L4 / A10 / L40S 或同等任务 |
| Production | 用户体验、API、AI聊天、RAG、知识库 | 16+ vCPU、64–128+ GB RAM、1+ TB NVMe、L40S 48 GB / A100 80 GB 或商定的同等配置 |
| Backup / Storage | 备份、源文档、日志 | 独立的存储环境，具有存储和卸载数据的规定 |
GPU并不总是需要的：本地LLM、嵌入、重新排序、处理大量文档和高负载场景都需要GPU。对于某些场景，根据商定的架构，CPU 环境或外部 LLM 提供商就足够了。
示例来自 银行案例：试点工作在 2 × A5000 24 GB（2 个 GPU 并行线程）上，在内部循环中进行生产 - 在 4 × A5000 24 GB（6 个线程）上；提供2×A100 80GB给外部用户，负载测试后指定参数。
企业人工智能平台安全
循环中的数据
当托管在本地或私有云中时，文档、请求和响应保留在客户的范围内。向外部提供商传输数据受到架构和合同的限制。
权利和来源
答案仅基于允许的数据，并考虑到员工的角色；来源根据商定的列表进行连接。
日记帐和审计
每个请求、响应、使用的来源和提示版本都记录在日志中 - 用于分析事件和检查网络安全。
人工验证
对于关键流程，代理的行动由员工确认；代理人的权力是有限的 - 了解更多 安全的人工智能自动化.
个人数据
根据 152-FZ 与 PD 的合作从调查阶段开始：来源、访问权、期刊、安置；如果有必要的话—— 数据屏蔽.
运营
根据客户要求提供访问控制、机密管理、备份、监控和附加网络安全措施。
不是聊天机器人，而是企业AI 环境
当人工智能无法再作为一组不同的实验启动时，需要RESTART人工智能企业平台。在大公司中，每个AI场景都必须了解其数据源、用户角色、访问限制、日志规则、网络安全要求和流程所有者。
该平台将其收集到一个可管理的循环中：AI代理、RAG、模型、提示、集成、审计、请求成本和应用程序模块并不相互独立工作，而是在一个共同的核心之上工作。
客户得到什么？
可控性
AI 场景通过统一的角色、来源、日志、策略和质量控制来发展。
内核复用
每个新模块都连接到已经创建的平台，而不是从头开始构建。
安全
访问权限、审计、来源限制、个人数据的放置和处理均在架构级别考虑在内。
集成
该平台与 ERP、1C、SAP、BI、DWH、EDMS、Service Desk、GitLab、Jira、门户和知识库进行通信。
平台核心：整个AI产品线的基础
Core
Core services
用户、角色、访问权限、日志、审计、模型层、提示、限制和请求成本。
Knowledge
Knowledge layer
RAG、文档加载器、矢量索引、源引用、企业知识库搜索。
Agents
Agent layer
人工智能代理构建器、操作场景、人工验证、业务规则和安全自动化。
Integrations
Integration layer
连接至 1C、SAP、ERP、CRM、EDMS、BI、DWH、Service Desk、GitLab、Jira、Confluence 和内部 API。
启动平台的基础设施
RESTART AI 企业平台可以配备RESTART托管的AI基础设施：生产/测试/开发环境、GPU资源、存储、备份、监控和技术支持。这使您可以快速从试点转向生产运营，而无需寻找服务器、DevOps 和网络安全的单独承包商。
对于客户来说，这是一个全面的服务：平台、计算能力、设置人工智能代理、下载知识库、与系统集成、网络安全要求和进一步支持。
基于平台的公共产品
该平台不仅通过架构的描述来确认。在此基础上，RESTART 正在开发应用人工智能产品：用于运动和健康的 1trAIner、支持及早关注超声波可能迹象的脊柱裂检查以及具有经过验证的知识库的 RAG 基础助手。
这些项目在主题领域有所不同，但在工程原理上是相同的：人工智能在受控流程中工作，使用数据和来源，具有限制、日志记录、角色、集成和明确的人员职责。
保密协议下的银行 RAG 案件
CleverHub 应用产品
RESTART AI 企业平台可以成为更广泛产品线的平台核心。在应用场景层面，该团队正在开发CleverHub：语音助手、会议纪要、文档处理和RAG助手。这些产品可以作为独立的展示柜展示，也可以与RESTART企业架构相关联。
10 RESTART AI 企业平台模块
每个模块都可以作为独立的平台扩展或作为综合企业包的一部分提供。平台的逻辑是核心不改变，应用脚本连接到安全、集成和运行的通用规则。
Enterprise RAG / Knowledge AI
公司文档、法规、合同、项目文档和知识库的搜索和解答。
RAG 平台、文档加载器、矢量存储、源引用、ACL 和权限。AI Service Desk Copilot
减轻一线IT、HR和财务支持的工作量，对请求进行分类并提示操作人员。
Telegram、Web、门户、邮件、与 Jira、Naumen、ServiceNow、1C ITIL 和支持知识库集成。CFO Copilot
计划事实、管理报告、偏差解释、现金流、应收账款和预算评论。
适用于 1C:ERP、1C:UH、SAP、BI、DWH、管理和财务报告的财务 AI 模块。Contract & Procurement AI
分析合同、采购文件、RFP/RFI、基本条件、风险和期限。
OCR、版本比较、条件提取、风险检查表、与 EDMS、Diadoc 和 Kontur 集成。Tender & Sales Copilot
采购搜索、相关性评分、提案准备、技术规范合规矩阵和案例选择。
用于监控投标和根据当前开发准备销售的模块RESTART。Private Dev AI / Code Copilot
在闭环中为开发人员提供受保护的人工智能帮助：代码、测试、审查、文档和遗留系统。
与 GitLab、Jira、Confluence、代码搜索、测试生成、审查助手和文档集成。Security & Compliance AI
AI 风险控制、GRC、SOC Copilot、152-FZ/FSTEC 检查表和事件分析。
SOC/GRC Copilot、事件分析、网络安全策略、152-FZ 审计、报告和合规性检查表。HR AI / Skills Copilot
选择、适应、认证、能力基础、培训和内部人力资源机器人。
人力资源副驾驶、能力概况、筛选、发展计划、知识库和内部员工机器人。Industry AI Pack
适用于工业的行业特定 AI 模块：MRO、轮班库、HSE、计量、生产和质量。
平台之上有一套行业代理、ERP/EAM/MES/ACS TP连接器和行业模板。从第一天起就为企业做好准备
闭路
根据客户的要求选择架构：私有云、本地或混合模型。
权利和来源
答案基于允许的数据；用户不应该看到他们无权访问的任何内容。
日志和审计
记录操作、请求、响应、来源、提示版本和控制事件。
质量控制
对于关键任务流程，采用人工检查、质量指标和逐步调试。
对于具有代理操作和集成的场景，平台与 受人工智能自动化保护：权限限制、日志、源代码控制、人机交互和操作规则。
如何选择第一个模块
1
寻找有效的流程
我们选择一项存在可重复智力工作的任务：文档、应用程序、合同、招标、财务、开发或网络安全。
2
检查数据和访问
我们确定来源、数据质量、所有者、限制、个人数据、商业秘密和放置要求。
3
我们设计MVP
我们描述核心、集成、角色、代理场景、质量指标和验收标准。
4
启动和扩展
试点结束后，我们记录结果，最终确定平台核心并连接以下模块。
实施路线
Discovery
2-4 周：目标、流程、数据、风险、架构和第一个模块。
MVP
6-10 周：平台核心、RAG、角色、日志、集成和第一个工作脚本。
Industrial pilot
调试到有限操作、质量指标、人工审查、用户培训。
Scale
连接新模块、来源、部门和操作法规。
与 RESTART 能力方向的关联
该平台基于多种 RESTART 实践：AI 架构、网络安全、ERP/1C/SAP、Data/BI/DWH、定制开发、DevOps/DevSecOps 和专门的工程团队。因此，人工智能项目不被视为单独工具的实施，而是企业IT环境的改变。
工业数据和工程研发项目的人工智能
RESTART AI 企业平台可与需要托管数据源、角色、日志、工程材料 RAG、文档分析、操作员提示以及与企业系统的 AI 连接的工业研发项目一起使用。在像 ASB-27 这样的项目中，AI 循环不会取代工程评估，而是有助于处理数据、文档、状态、报告和知识。
常见问题
什么是企业AI平台？
这是公司所有人工智能服务的公共层：语言模型、人工智能代理、知识库、访问权限、请求日志以及与公司系统的集成。该平台在客户的线路内运行，新的场景连接到已经创建的核心。
是否可以在家中本地部署LLM？
是的。 RESTART AI 企业平台可在本地、私有云或混合云中部署。本地语言模型需要GPU环境； RESTART 可以将其与平台一起作为托管人工智能基础设施提供。
支持哪些型号？
该平台通过一层模型连接模型：GigaChat、YandexGPT 或客户范围内的开源模型；在控制面板中选择模型。在银行案例中，LLM Qwen3-30B、嵌入器和重新排序器在客户的 GPU 服务器上运行。根据任务和数据要求选择特定模型。
需要什么设备才能启动？
对于生产力，基准是 16 个 vCPU、64–128 GB RAM、1 TB NVMe 和 GPU 级别 L40S 48 GB 或 A100 80 GB；测试/分级环境对于飞行员来说已经足够了。确切的配置取决于用户数量、请求频率和型号，并记录在技术规范中。
是否可以单独安装一个模块？
是的。每个模块都可以是平台的独立扩展。但即使是第一个模块也经过了更好的设计，因此它不会成为一个孤立的实验。
您是否需要立即获得完整的企业套餐？
不。通常最好从一个流程开始，证明效果，配置核心，然后将平台扩展到新的单元。
152-FZ和网络安全是如何考虑的？
在发现阶段，记录关键流程的数据源、访问权限、个人数据、日志、放置和人工验证场景。
ERP、1C 和 Bitrix 作为企业人工智能的来源
对于企业AI来说，不仅模型重要，正确的数据源也很重要。 1C、Bitrix、ERP、文档流、门户和个人帐户通常包含人工智能助手的关键数据：合同、应用程序、状态、财务指标、文档、目录、客户请求和法规。因此，RESTART AI 企业平台的设计考虑了ERP集成、角色、访问权限、 屏蔽敏感数据 和网络安全要求。
请求演示或试点
我们将在您的环境上展示该产品，并提供具有清晰输出结果的试点格式。
