Cashcrown // ai.infra
vector DB pod RAG.
20/20 w tej konsoliSuwerenna infrastruktura AI
Potrzebujesz „wektorowa baza wiedzy”, ale wdrożenie własnymi siłami grzęźnie w integracjach, utrzymaniu i braku czasu - a efekt bywa kruchy i trudny w skalowaniu.
vector DB pod RAG. Wdrażamy to jako element obszaru „Suwerenna infrastruktura AI": działający system z obserwowalnością, bramkami bezpieczeństwa i dokumentacją. Wejście do modeli zawsze przez router: PII maskujemy przed chmurą.
Dobór modeli i sprzętu pod realne obciążenie i budżet.
Serwowanie LLM + embeddingi, fronted przez router/gateway.
Indeksacja dokumentów, wyszukiwanie semantyczne, odpowiedzi z cytatami.
Obserwowalność, backupy, izolacja sieci, kontrola kosztu.
Parametry referencyjne · Tier: mid · P50: 540 ms
Rekomendowany tier: mid (mediana opoznienia P50: 540 ms, koszt referencyjny: $1/1M tokenow).
Niekoniecznie. Dobieramy wariant pod obciążenie: od małych modeli na CPU/jednym GPU po klaster. Liczy się przewidywalny koszt, nie maksymalny sprzęt.
Router pozwala mieszać: lokalne modele do wrażliwych ścieżek, chmura tam, gdzie potrzeba mocy. Bez lock-inu.
W wariancie on-prem: nie. PII maskujemy przed jakimkolwiek wyjściem do chmury.
Zależnie od wariantu: od małych modeli na CPU po klaster. Stawiamy na przewidywalny koszt miesięczny, nie maksymalny sprzęt; lokalnie bywa taniej i bezpieczniej niż API przy stałym, dużym ruchu. Koszt local vs chmura policzysz w kalkulatorze inference, a wdrożenie zaczynamy od pilotażu o stałym koszcie.
Tak. Self-hosting i maskowanie PII pozwalają trzymać dane wrażliwe lokalnie (mogą nie opuszczać kraju), a router daje ślad i rozliczalność. Transparentność i nadzór ludzki projektujemy od początku; przy profilowaniu lub decyzjach o ludziach dochodzi DPIA.