RAGGY – Bezpieczna Platforma RAG Enterprise

Sztuczna inteligencja w firmach przestaje być eksperymentem – staje się elementem infrastruktury krytycznej. Jednak wraz z jej wdrażaniem pojawiają się pytania o bezpieczeństwo danych, izolację informacji oraz kontrolę nad modelami językowymi. Pojawia się też apetyt, by AI formułując odpowiedzi na zadane pytania korzystała z możliwie szerokiej bazy dokumentów firmowych, ale tym bardziej dostęp do zawartych w nich informacji musi podlegać kontroli.

RAGGY to prywatna, multitenantowa platforma RAG zaprojektowana dla organizacji, które chcą korzystać z AI bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa.

Czym jest RAGGY

RAGGY to baza wektorowa on-premise dla firm, umożliwiająca lokalne przetwarzanie danych z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM) oraz embeddingów. System działa w oparciu o architekturę kontenerową (Docker) i może być wdrażany w modelu single-node lub multi-node.

Platforma łączy:

• relacyjną i wektorową bazę danych,
• silniki inferencji LLM,
• silnik embeddingów,
• asynchroniczne workery,
• rozbudowane mechanizmy monitorowania AI.

Kluczowe przewagi RAGGY

Multitenantowość i izolacja danych

RAGGY został zaprojektowany jako system multitenantowy. Oznacza to, że dane poszczególnych działów, jednostek organizacyjnych lub spółek są logicznie izolowane.

Każdy tenant posiada:

• własne repozytoria dokumentów,
• własne embeddingi,
• odseparowany kontekst zapytań AI,
• kontrolę dostępu i role użytkowników.

To rozwiązanie idealne dla dużych organizacji, gdzie bezpieczeństwo i separacja danych są kluczowe.

Rozbudowane observability AI

System generatywny bez monitorowania to ryzyko utraty kontroli nad AI. RAGGY oferuje pełną obserwowalność:

• trace’y zapytań LLM,
• monitoring embeddingów,
• podgląd chunków zwracanych z bazy,
• metryki GPU i wydajności,
• dashboardy operacyjne,
• możliwość testowania promptów.

Dzięki temu IT ma realną kontrolę nad jakością i stabilnością systemu.

Skalowalna architektura kontenerowa

RAGGY składa się z kilkunastu wyspecjalizowanych kontenerów Docker (m.in frontend Next.js, backend FastAPI, PostgreSQL z bazą wektorową, Redis, workery, vLLM, silnik embeddingu oraz warstwa monitoringu).

System może być wdrożony:

• jako single-node – szybkie uruchomienie małych instalacji lub pilota,
• jako multi-node – rozdzielenie warstwy AI, danych i aplikacji w środowisku produkcyjnym.

Pozwala to skalować niezależnie:

• GPU,
• warstwę danych,
• liczbę workerów,
• obsługę użytkowników.

Dlaczego firmy wybierają prywatny RAG

W przeciwieństwie do rozwiązań chmurowych, RAGGY działa w całości lokalnie (on-premise lub private cloud).

To oznacza:

• bezpieczne korzystanie z tysięcy własnych dokumentów,
• brak wysyłania wrażliwych danych do zewnętrznych API,
• zgodność z politykami bezpieczeństwa,
• gotowość do audytu,
• pełną kontrolę nad modelami i embeddingami,
• przewidywalność kosztów infrastruktury,
• centralne zarządzanie regułami systemu.

FAQ - Najczęściej zadawane pytania

1. Czy RAGGY wysyła dane do chmury?

To administrator ustala z jakich modeli korzysta. System może działać w całości lokalnie, bez integracji z zewnętrznymi API.

2. Czy RAGGY nadaje się dla dużych korporacji?

Tak. Architektura multitenantowa umożliwia izolację danych pomiędzy działami i skalowanie infrastruktury.

3. Czy można monitorować działanie modeli AI?

Tak. RAGGY oferuje pełną obserwowalność pracy: od pytania użytkownika, przez selekcję danych z bazy, po sformułowanie odpowiedzi, a do tego metryki, monitoring GPU i dashboardy.

4. Jaki model wdrożenia wybrać?

Single-node sprawdzi się w mniejszych instalacjach, w małych i średnich firmach, w PoC lub w pilotażu dużego rozwiazania. Multi-node wymagane jest w środowisku produkcyjnym z wysoką dostępnością.

5. Jakie są wymagania sprzętowe?

Minimalnie serwer z GPU i 64 GB RAM dla PoC. Produkcyjnie rekomendowane są serwery z 128–256 GB RAM i wydajnymi kartami NVIDIA.