Własny model, API czy najlepsze połączenie obu?
Autor: Sebastiaan Hoogeveen | 23 sierpnia 2026 | Czas czytania: 2 minuty
Dla wielu firm rozwój AI nabiera tempa. Wiele przedsiębiorstw decyduje się na przykład na korzystanie z Copilot, aby wspierać pracowników za pomocą AI. Jednocześnie wiele firm zabrania swoim pracownikom udostępniania poufnych informacji publicznym modelom LLM, ponieważ w przeciwnym razie informacje te mogą trafić do zewnętrznego podmiotu.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Jak zatem bezpiecznie stosować AI w firmie? Idealnym rozwiązaniem byłaby możliwość szybkiego i wiarygodnego wyszukiwania informacji firmowych przez pracowników, bez opuszczania przez wrażliwe dane środowiska firmy. Zazwyczaj nie rozwiązuje się tego poprzez trenowanie modelu na wewnętrznych dokumentach (jest to kosztowne i nie zapewnia wiarygodnych, możliwych do zweryfikowania odpowiedzi). Zamiast tego stosuje się RAG (Retrieval-Augmented Generation): wewnętrzne dokumenty udostępnia się do wyszukiwania, a po zadaniu pytania system pobiera odpowiednie fragmenty i przekazuje je jako kontekst do modelu językowego.
Lokalne wyszukiwanie, zewnętrzne formułowanie odpowiedzi: rozwiązanie hybrydowe
Do wyszukiwania można wykorzystać lokalny, samodzielnie hostowany model językowy typu open source (dzięki temu wrażliwe dane nigdy nie opuszczają własnego środowiska). Do ostatecznego „zrozumienia” i sformułowania odpowiedzi można następnie wykorzystać zewnętrzne API (takie jak GPT lub Claude), pod warunkiem że przekazywane są wyłącznie fragmenty kontekstu, których nie można powiązać z konkretną osobą lub które zostały wcześniej zatwierdzone. W ten sposób powstaje hybrydowe podejście, które pozwala obniżyć koszty w porównaniu z systemem w pełni hostowanym we własnym środowisku, a jednocześnie zachować kontrolę nad tym, jakie dane są udostępniane na zewnątrz. Przekłada się to na większą suwerenność cyfrową.
Przy wyborze modelu językowego typu open source ważne jest sprawdzenie, w jaki sposób został wytrenowany, jak transparentni są jego twórcy w zakresie danych treningowych i licencji oraz w jaki sposób będzie systematycznie oceniana jakość uzyskiwanych wyników.
Chcą Państwo dokonać takiej oceny dla własnej organizacji? Nasze Usługi doradcze AI wspierają wybór modelu i ocenę dostawców, według jawnej stawki 175 € za konsultanta za godzinę. Podejście hybrydowe opisane w tym artykule to dokładnie sposób działania Asystenta AI Workspace: wybrany model, na własnych dokumentach, w obrębie UE. Chcą Państwo dowiedzieć się więcej? Prosimy o kontakt.
