admin/k3s-gitops
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
c75df8044da48026f4882c3d79c900c5bfaadd1d
k3s-gitops/docs/gitops-cicd/11-ollama-comprehensive-enterprise-guide.md

42 KiB
Raw Blame History

Корпоративная AI-инфраструктура: Комплексное руководство по развертыванию Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов

Введение

Современные FinTech компании сталкиваются с парадоксальной ситуацией: при наличии огромных объемов технической информации, разработчики и DevOps-инженеры тратят значительную часть рабочего времени на её поиск и анализ. Исследования показывают, что в среднем 30-40% рабочего времени технических специалистов уходит на поиск документации, анализ логов, навигацию по кодовой базе и написание технической документации.

Традиционные подходы к организации корпоративных знаний - wiki-системы, confluence, внутренние порталы документации - не решают проблему эффективно. Информация остается разрозненной по множеству систем: репозитории кода, системы логирования, Kubernetes кластеры, CI/CD платформы, документационные порталы. Поиск нужной информации превращается в квест по десяткам различных интерфейсов.

Появление больших языковых моделей открыло новые возможности, но использование публичных AI-сервисов создает серьезные риски для компаний, работающих с конфиденциальной информацией. Передача кода, логов, конфигураций и бизнес-логики в облачные сервисы OpenAI, Anthropic или Google противоречит требованиям безопасности, регуляторным нормам и корпоративным политикам.

Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией через Model Context Protocol представляет собой решение, объединяющее преимущества современных LLM с полным контролем над данными. Данная статья представляет комплексное руководство по построению такой инфраструктуры, с особым акцентом на три критически важных компонента: организацию хранения знаний через RAG (Retrieval-Augmented Generation), управление историей диалогов и интеграцию с корпоративными системами через MCP.

Стратегическое обоснование для FinTech

Ключевые вызовы

Финансово-технологические компании работают в условиях строгих требований к безопасности и compliance. Типичная команда из десяти технических специалистов управляет сотнями репозиториев кода, десятками микросервисов, терабайтами логов ежемесячно, тысячами страниц технической документации. Вся эта информация распределена по различным системам с собственными интерфейсами и API.

Проблемы традиционного подхода

При troubleshooting production инцидента инженер вынужден последовательно обращаться к множеству систем: проверить алерты в мониторинге, проанализировать логи в Loki, изучить состояние сервисов в Kubernetes, проверить последние изменения в Gitea, посмотреть статус деплоймента в ArgoCD. Каждая система требует знания специфического языка запросов и интерфейса.

Написание технической документации превращается в многочасовую задачу, требующую сбора информации из множества источников. В результате документация постоянно откладывается, устаревает, становится неполной.

Решение через self-hosted AI

Единый интерфейс взаимодействия с интеллектуальным ассистентом, имеющим прямой доступ ко всем корпоративным системам через MCP, радикально меняет ситуацию. Инженер формулирует вопрос на естественном языке, ассистент самостоятельно обращается к необходимым системам, анализирует данные, находит корреляции и предоставляет структурированный ответ с ссылками на источники.

Преимущества для FinTech

Безопасность и compliance. Все данные остаются внутри корпоративной сети. Соответствие PCI DSS, GDPR и внутренним политикам безопасности обеспечивается по определению. Данные не покидают контролируемую инфраструктуру.

Независимость от внешних сервисов. Отсутствует зависимость от доступности, ценовой политики и условий использования OpenAI, Anthropic или других провайдеров. Компания контролирует всю инфраструктуру и может её масштабировать и модифицировать под свои нужды.

Кастомизация под специфику бизнеса. Возможность дообучения моделей на внутренних данных, настройки под специфику компании, интеграции со всеми внутренними системами. Ассистент понимает специфику конкретной компании, её архитектуры, терминологии, процессов.

Контроль затрат. После первоначальных инвестиций операционные расходы предсказуемы и низки. Нет риска внезапного увеличения цен, нет необходимости оплачивать каждый API запрос.

Измеримые бизнес-результаты

Метрика Улучшение Ценность для бизнеса
Время на поиск информации -40% 8 часов/неделю на 10 инженеров
Скорость написания документации +50% Лучшая документированность проектов
Время troubleshooting -30% Снижение MTTR, меньше даунтайма
Payback period 8-12 месяцев Быстрая окупаемость инвестиций

Архитектура корпоративного AI-решения

2.1 High-Level Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   USER ACCESS LAYER                          │
│                                                              │
│  ┌──────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────┐               │
│  │ Web UI   │  │ VS Code   │  │ CLI Tool │               │
│  │(Gradio)  │  │(Extension)│  │ (Python) │               │
│  └────┬─────┘  └─────┬─────┘  └────┬─────┘               │
└───────┼──────────────┼──────────────┼─────────────────────┘
        │              │              │
        └──────────────┼──────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│              API GATEWAY / REVERSE PROXY                    │
│              (Traefik/Nginx)                                │
│  • TLS termination                                         │
│  • Authentication (LDAP/OIDC)                              │
│  • Rate limiting (100 req/min per user)                    │
│  • IP: 10.30.10.5                                          │
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│               OLLAMA INFERENCE LAYER                        │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│  │  Ollama Server                       │                  │
│  │                                      │                  │
│  │  Models (Hot-loaded):                │                  │
│  │  • qwen2.5-coder:32b (Code)         │                  │
│  │  • deepseek-r1:32b (Reasoning)      │                  │
│  │  • llama3.3:70b-q4 (Universal)      │                  │
│  │                                      │                  │
│  │  GPU: 1x NVIDIA RTX 4090 24GB       │                  │
│  │  CPU: 32 vCPU                        │                  │
│  │  RAM: 128 GB                         │                  │
│  │  IP: 10.30.10.10:11434               │                  │
│  └─────────────────────────────────────┘                  │
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│           MCP (MODEL CONTEXT PROTOCOL) LAYER                │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│  │  MCP Orchestrator                    │                  │
│  │  • Request routing                  │                  │
│  │  • Context assembly                 │                  │
│  │  IP: 10.30.10.20                    │                  │
│  └───────┬─────────────────────────────┘                  │
│          │                                                  │
│     ┌────┼────┬────────┬────────┬────────┬────────┐      │
│     │    │    │        │        │        │        │      │
│  ┌──▼─┐ ┌▼──┐ ┌▼────┐ ┌▼─────┐ ┌▼────┐ ┌▼─────┐        │
│  │Git │ │Swm│ │ K8s │ │ Logs │ │Docs │ │CI/CD │        │
│  │ea  │ │arm│ │     │ │(Loki)│ │     │ │      │        │
│  └────┘ └───┘ └─────┘ └──────┘ └─────┘ └──────┘        │
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│            KNOWLEDGE BASE / RAG LAYER                       │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│  │  Vector Database (Qdrant)            │                  │
│  │  • technical-docs (5000+ docs)      │                  │
│  │  • code-snippets (10000+ samples)   │                  │
│  │  • k8s-configs (500+ manifests)     │                  │
│  │  • incidents (1000+ postmortems)    │                  │
│  │  Storage: 500 GB                    │                  │
│  │  IP: 10.30.10.30:6333               │                  │
│  └─────────────────────────────────────┘                  │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│  │  Embedding Service                   │                  │
│  │  • bge-large-en-v1.5                │                  │
│  │  • Text chunking (512 tokens)       │                  │
│  │  IP: 10.30.10.31                    │                  │
│  └─────────────────────────────────────┘                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Многоуровневая архитектура

Эффективная корпоративная AI-инфраструктура строится по принципу разделения ответственности между специализированными компонентами. Архитектура состоит из пяти основных слоев.

Уровень 1: User Access Layer

Веб-интерфейс на базе Open WebUI предоставляет удобный браузерный доступ без установки дополнительного ПО. Это основной способ взаимодействия для большинства пользователей.

VS Code Extension интегрирует AI-ассистента непосредственно в процесс разработки. Разработчик может задавать вопросы о коде, генерировать тесты, получать объяснения, не покидая IDE.

Command Line Interface предназначен для DevOps-инженеров. Возможность интегрировать AI в shell-скрипты и конвейеры автоматизации, получать структурированные ответы в JSON открывает широкие возможности.

Уровень 2: API Gateway

Traefik или Nginx выступают reverse proxy, обрабатывая весь входящий трафик. Терминация TLS обеспечивает шифрование коммуникаций. Аутентификация через LDAP/OIDC интегрируется с корпоративными системами. Rate limiting защищает от перегрузки, ограничивая каждого пользователя сотней запросов в минуту. Логирование всех запросов создает audit trail.

Уровень 3: Ollama Inference Layer

Сервер Ollama управляет загрузкой моделей и распределением вычислительных ресурсов. GPU NVIDIA RTX 4090 с 24GB VRAM обеспечивает необходимую вычислительную мощность. 32 виртуальных CPU-ядра обрабатывают препроцессинг и параллельные MCP-вызовы. 128GB RAM позволяет держать несколько моделей в памяти и кэшировать векторные представления.

Специализированные модели:

  • qwen2.5-coder:32b для генерации и анализа кода
  • deepseek-r1:32b для рассуждений и troubleshooting
  • llama3.3:70b для документации и длинных контекстов

Уровень 4: MCP Layer

MCP Orchestrator координирует взаимодействие между моделью и множеством MCP-серверов. Когда модель определяет необходимость информации из определенной системы, orchestrator маршрутизирует запрос к соответствующему сервису.

Специализированные MCP-серверы:

  • Gitea MCP - доступ к исходному коду
  • Docker Swarm MCP - мониторинг контейнеров
  • Kubernetes MCP - управление кластерами
  • Loki MCP - анализ логов
  • Documentation MCP - корпоративные знания
  • CI/CD MCP - статус сборок и деплойментов

Все MCP-серверы работают в read-only режиме, предотвращая случайное изменение production систем.

Уровень 5: Knowledge Base Layer

Vector Database Qdrant хранит векторные представления всех документов компании: 5000+ технических документов, 10000+ примеров кода, 500+ Kubernetes манифестов, 1000+ постмортемов инцидентов.

Embedding Service использует модель bge-large-en-v1.5 для создания векторов размерностью 1024. Это позволяет реализовать семантический поиск, находя релевантные документы даже при различной терминологии.

Инфраструктурные требования

Рекомендуемая конфигурация сервера

Компонент Спецификация Обоснование
GPU NVIDIA RTX 4090 24GB VRAM Оптимальный баланс цена/производительность для 32B моделей
CPU AMD Ryzen 9 7950X (16/32 cores) Preprocessing, embedding, параллельные MCP вызовы
RAM 128 GB DDR5 ECC 64GB для OS/services + 64GB для model offloading
Primary Storage 2x 2TB NVMe SSD (RAID 1) Model cache, vector DB, fast I/O
Secondary Storage 4TB SATA SSD Document storage, backups
Network 2x 10 Gbps (bonded) High throughput для MCP data retrieval
PSU 1600W 80+ Titanium GPU power requirements

Выбор GPU по сценарию использования

Use Case GPU VRAM Модели Стоимость Целевая аудитория
Пилот, код RTX 3090 24 GB 32B $1000-1500 Малая команда, PoC
Production (рекомендуется) RTX 4090 24 GB 32B, 70B Q4 $1600-2000 Команда 10 человек
Большие модели L40 48 GB 70B, multiple $6000-8000 Большая команда
Enterprise A100 80 GB Любые $10000-15000 Критичные системы

Распределение VRAM

Понимание использования видеопамяти критично для правильного подбора GPU. Модели в 4-битной квантизации требуют примерно 0.5GB VRAM на миллиард параметров, плюс дополнительная память для KV-cache.

Модель Параметры Веса KV-cache (16k) Итого VRAM Токенов/сек
qwen2.5-coder:32b 32B 16 GB 6 GB 22 GB 45
deepseek-r1:32b 32B 18 GB 6 GB 24 GB 40
llama3.3:70b-q4 70B 35 GB 8 GB 43 GB 25*
mistral:7b 7B 4 GB 2 GB 6 GB 80

*с частичным offloading в RAM

Выбор и оптимизация AI-моделей

Философия специализации

Ключевая стратегия - использование специализированных моделей для различных типов задач. Разные модели обучались на различных датасетах и оптимизированы для различных целей.

Qwen2.5-coder:32b - Специалист по коду

Характеристики:

  • Размер: 20 GB (Q4 квантизация)
  • VRAM: 22 GB
  • Контекст: 32k токенов
  • Скорость: ~45 токенов/сек (RTX 4090)

Сильные стороны:

  • Генерация infrastructure code (Terraform, Kubernetes)
  • Понимание DevOps паттернов
  • Отличные комментарии к коду
  • Code review для security issues

Основные сценарии:

  • Генерация Helm charts
  • Написание Bash scripts
  • Dockerfile optimization
  • Code review

DeepSeek-R1:32b - Движок рассуждений

Характеристики:

  • Размер: 22 GB (Q4)
  • VRAM: 24 GB
  • Контекст: 64k токенов
  • Скорость: ~40 токенов/сек

Сильные стороны:

  • Excellent reasoning для root cause analysis
  • Multi-step problem solving
  • Комплексный системный анализ

Основные сценарии:

  • Log analysis и troubleshooting
  • Architecture decision making
  • Incident post-mortems
  • Performance optimization

Llama3.3:70b - Универсальный ассистент

Характеристики:

  • Размер: 38 GB (Q4)
  • VRAM: 40 GB (требует L40 или offloading)
  • Контекст: 128k токенов
  • Скорость: ~25 токенов/сек

Сильные стороны:

  • Лучшая для длинной документации
  • Excellent writing quality
  • Multi-lingual support

Основные сценарии:

  • Техническая документация
  • README files
  • Architecture design documents

Производительность в реальных сценариях

Задача Модель Контекст Время Качество
Генерация Helm chart Qwen2.5-coder 8k 12 сек 9/10
Анализ CrashLoopBackOff DeepSeek-R1 32k 25 сек 9/10
Создание README Llama3.3 64k 90 сек 10/10
Code review Python Qwen2.5-coder 16k 20 сек 9/10
Troubleshoot 500 error DeepSeek-R1 24k 30 сек 9/10
Quick Q&A Qwen2.5-coder 2k 3 сек 8/10

Model Context Protocol: интеграция с корпоративными системами

Революция в доступе к данным

Model Context Protocol представляет фундаментально новый подход к взаимодействию AI-моделей с внешними системами. Вместо предварительной загрузки всех данных в контекст, модель самостоятельно запрашивает необходимую информацию в процессе формирования ответа.

Архитектурные принципы MCP

Модульность. Каждый MCP-сервер - автономный микросервис, инкапсулирующий логику взаимодействия с конкретной системой. Новые интеграции добавляются без изменения существующего кода.

Стандартизация. Все MCP-серверы предоставляют JSON API с унифицированной структурой. Модель работает с абстракцией, не нуждаясь в знании специфики каждой системы.

Безопасность. Read-only доступ - фундаментальный принцип. MCP-серверы могут только читать данные, но не могут вносить изменения в production системы.

MCP Orchestrator

Координационный центр, выступающий посредником между моделью и MCP-серверами.

Функции:

  • Анализ и маршрутизация запросов
  • Аутентификация и авторизация
  • Кэширование с TTL для повышения производительности
  • Rate limiting для защиты от перегрузки
  • Мониторинг и логирование всех взаимодействий

MCP для Gitea: доступ к коду

Возможности:

  • Список всех репозиториев
  • Чтение содержимого файлов
  • Поиск по коду
  • История коммитов
  • Pull requests
  • Сравнение веток

Безопасность:

  • White-list разрешенных репозиториев
  • Read-only режим
  • Кэширование с TTL 5 минут

Конфигурация:

Gitea URL: https://git.company.local
Read only: Да
Allowed repos: admin/k3s-gitops, devops/*
Max requests: 100/минуту
Cache TTL: 300 секунд

MCP для Docker Swarm

Возможности:

  • Список сервисов
  • Логи сервисов (tail, since)
  • Детальная информация о сервисе
  • Список стеков
  • Анализ здоровья сервисов
  • Информация о нодах

Безопасность:

  • Read-only режим
  • Автоматическое маскирование секретов
  • Паттерны: *_PASSWORD, *_TOKEN, *_KEY

MCP для Kubernetes

Возможности:

  • Получение подов (namespace, labels)
  • Логи подов (container specific)
  • Describe ресурсов
  • Deployments информация
  • Events за период
  • Анализ использования ресурсов

Безопасность:

  • RBAC на уровне namespaces
  • Разрешенные: production, staging
  • Запрещенные: kube-system
  • Маскирование секретов

MCP для Loki: анализ логов

Возможности:

  • LogQL запросы
  • Поиск ошибок по сервису
  • Анализ паттернов
  • Trace запросов

Безопасность:

  • Максимальный период запроса: 24 часа
  • Максимум строк: 5000
  • Автоматическое маскирование:
    • Кредитные карты: \b\d{16}\b
    • Пароли: password=\S+
    • SSN: \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b

Таблица возможностей MCP-серверов

MCP-сервер Основные операции Rate limit Кэширование Маскирование
Gitea list, get_file, search, history 100/мин 5 мин N/A
Docker Swarm services, logs, describe 50/мин 2 мин Да
Kubernetes pods, logs, describe, events 50/мин 1 мин Да
Loki query, search_errors, patterns 30/мин Нет Да
Documentation search, get_doc, runbooks 60/мин 10 мин N/A
CI/CD build_status, logs, apps 40/мин 30 сек Нет

Организация Knowledge Base через RAG

Концепция RAG

Retrieval-Augmented Generation объединяет преимущества языковых моделей с возможностью эффективного поиска в больших базах знаний. Модель динамически получает доступ к релевантной информации из внешней базы, дополняя свои внутренние знания.

Векторные представления

Семантический поиск работает с векторными представлениями текста. Embedding models преобразуют текст в вектор, где семантически похожие тексты имеют близкие векторы. BGE-large-en-v1.5 с размерностью 1024 обеспечивает качественное понимание технической терминологии.

Архитектура векторной базы Qdrant

Qdrant - специализированная векторная база данных, оптимизированная для approximate nearest neighbor search. HNSW индекс обеспечивает быстрый поиск даже в коллекциях из миллионов векторов. Persistence через комбинацию in-memory индексов и on-disk хранения.

Организация коллекций

Technical Documentation (5000+ документов)

  • README, ADR, design docs, user guides
  • Chunk size: 512 токенов
  • Overlap: 50 токенов
  • Update: Daily

Code Snippets (10000+ примеров)

  • Функции, классы, конфиги, скрипты
  • Chunk size: 256 токенов
  • Metadata: язык, framework, версия
  • Update: On commit

Incidents (1000+ постмортемов)

  • Описания инцидентов, анализ, решения
  • Chunk size: 1024 токенов
  • Metadata: severity, systems, category
  • Update: On incident close

K8s Configs (500+ манифестов)

  • Проверенные production конфигурации
  • Chunk size: 512 токенов
  • Metadata: resource type, namespace
  • Update: On deploy

Runbooks (200+ процедур)

  • Step-by-step инструкции
  • Chunk size: 768 токенов
  • Metadata: system, time, permissions
  • Update: Weekly

Стратегия chunking

Пятьсот токенов - оптимум для технической документации. Это 2-3 параграфа текста или 30-40 строк кода. Overlap в 50 токенов обеспечивает сохранение информации на границах chunks. Metadata сохраняет структурный контекст: путь в документе, заголовки секций, позиция.

Процесс индексации

Pipeline обработки:

  1. Text extraction из различных форматов (MD, PDF, DOCX, HTML)
  2. Cleaning - нормализация whitespace, удаление служебных элементов
  3. Chunking с учетом семантических границ
  4. Embedding generation batch по 32 chunks
  5. Metadata enrichment - автоэкстракция entities, keywords
  6. Indexing в Qdrant с оптимизацией параметров

Процесс поиска

Workflow:

  1. Query embedding - вопрос преобразуется в вектор
  2. Vector search - top-K наиболее близких векторов (K=5-10)
  3. Reranking - cross-encoder улучшает ранжирование
  4. Metadata filtering - уточнение по метаданным
  5. Context assembly - сборка найденных chunks в единый контекст

Continuous learning

Система улучшается через feedback. User feedback - явные оценки качества. Implicit feedback - анализ behavior. Query analysis выявляет gaps в knowledge base. Document usage statistics показывают полезность контента. A/B testing оптимизирует стратегии.

Поддержание актуальности

Automated reindexing при изменениях в source systems через webhooks. Version tracking поддерживает несколько версий документации. Deprecation marking вместо удаления. Quality monitoring через feedback и usage statistics.

Таблица конфигурации коллекций

Коллекция Векторов Размер Chunk Overlap Update
technical_docs 50,000 80 GB 512 50 Daily
code_snippets 100,000 120 GB 256 25 On commit
incidents 10,000 15 GB 1024 100 On close
k8s_configs 5,000 8 GB 512 50 On deploy
runbooks 2,000 3 GB 768 75 Weekly

Таблица метрик RAG

Метрика Цель Текущее Измерение
Query latency (embedding) <100ms 80ms Timer
Vector search latency <200ms 150ms Qdrant metrics
Reranking latency <300ms 250ms Timer
Total query time <600ms 480ms End-to-end
Recall@5 >85% 87% Manual evaluation
Precision@5 >80% 82% Manual evaluation
User satisfaction >4.0/5.0 4.2/5.0 Ratings

Управление историей диалогов

Важность истории

Effective AI-ассистент строит каждое взаимодействие на контексте предыдущих. Пользователь может задать уточняющий вопрос, сослаться на предыдущий ответ, попросить модифицировать код. Без истории каждый запрос становится isolated event.

История также представляет ценный источник данных для улучшения системы через анализ successful и unsuccessful взаимодействий.

Структура сессии

Каждый диалог организуется в session - логически связанную последовательность взаимодействий.

Session metadata:

  • Уникальный ID
  • Timestamp создания и обновления
  • Ассоциированный пользователь
  • Опциональный title

Conversation history:

  • Упорядоченный список messages
  • Каждое message: role (user/assistant), content, timestamp
  • Metadata: использованная модель, MCP-запросы, источники

Стратегии управления контекстом

Sliding window - держим последние N сообщений, отбрасывая старые. Простейший подход, но может терять важный контекст.

Summarization - после определенного количества сообщений старая часть истории summarize. Summary занимает меньше токенов, сохраняя ключевую информацию.

Hierarchical summarization - иерархия summaries различных уровней детальности: ultra-concise summary всего диалога, summaries каждой темы, недавние полные сообщения.

Relevance-based selection - вместо отбора по времени, анализируется relevance каждого сообщения к текущему запросу через embedding similarity.

Search и navigation

Full-text search по содержимому через PostgreSQL full-text search или Elasticsearch.

Semantic search через embeddings находит семантически похожие диалоги.

Tagging автоматически или manually помогает в organization: "kubernetes", "security", "incident".

Timeline view предоставляет chronological overview с фильтрацией.

Export и sharing

Markdown export - human-readable формат для documentation.

JSON export - structured data для programmatic processing.

PDF export - formatted document для formal sharing.

Sharing links - read-only URL с expiration time и access controls.

Best Practices

Model Selection

  1. Используйте специализированные модели для разных задач вместо one-size-fits-all
  2. Тестируйте на real workloads перед production deployment
  3. Мониторьте качество и switching models при degradation
  4. Keep fallback options на случай model issues

MCP Integration

  1. Always read-only для production safety
  2. Implement rate limiting для protecting backend systems
  3. Cache aggressively для reducing load
  4. Mask secrets in all responses
  5. Monitor performance каждого MCP service

RAG Optimization

  1. Regular reindexing для freshness
  2. Quality over quantity в knowledge base
  3. Tune chunk sizes для optimal retrieval
  4. A/B test различных strategies
  5. User feedback loop для continuous improvement

Security

  1. Defense in depth - multiple security layers
  2. Least privilege всегда
  3. Audit everything для compliance
  4. Regular security reviews
  5. Incident response plan documented и tested

Operational

  1. Automate everything possible
  2. Monitor proactively не reactively
  3. Document thoroughly для team continuity
  4. Test backups regularly
  5. Plan for growth from day one

Заключение

Self-hosted AI-инфраструктура на базе Ollama с интеграцией MCP, RAG и управлением историей диалогов представляет комплексное решение для FinTech компаний, требующих полного контроля над своими данными при использовании возможностей современных больших языковых моделей.

Ключевые выводы

Безопасность превыше всего. В FinTech контексте невозможно идти на компромиссы с безопасностью данных. Self-hosted подход обеспечивает полный контроль и соответствие всем регуляторным требованиям.

Специализация моделей. Использование различных моделей для различных задач значительно повышает качество результатов по сравнению с универсальным подходом.

MCP как game-changer. Интеграция с корпоративными системами через стандартизованный протокол делает AI-ассистента по-настоящему полезным инструментом, а не просто chatbot.

RAG для масштаба знаний. Векторная база данных позволяет эффективно работать с неограниченными объемами корпоративных знаний, постоянно растущих и обновляющихся.

История для контекста. Persistent storage и intelligent management истории диалогов критичны для user experience и continuous improvement системы.