Przejdź do głównej zawartości

Model językowy

Asystent AI opisuje dane projektu językiem naturalnym, a robi to za pomocą modelu językowego. Q247 nie narzuca jednego dostawcy: model może pochodzić od Klienta albo być dostarczony razem z usługą. Ta strona opisuje trzy warianty tego wdrożenia oraz zakres danych przekazywanych do modelu.

Mechanizm integracji jest w każdym wariancie ten sam: backend Q247 wywołuje jeden skonfigurowany adres, przekazując prompt z danymi projektu i token dostępowy. Różnica dotyczy tego, gdzie ten adres się znajduje i kto nim zarządza.

Tych ustawień nie ma w panelu Konfiguracji. Konfiguruje je zespół wdrożeniowy Q247 na podstawie danych przekazanych przez Klienta.

Model Klienta w chmurze​

Klient korzysta z własnego modelu hostowanego w chmurze publicznej, na przykład u dostawcy Azure OpenAI, AWS Bedrock albo Anthropic. Dostęp może być bezpośredni albo przez własną bramę AI (Kong AI Gateway, Azure API Management, Cloudflare AI Gateway), która udostępnia jeden stały adres i sama decyduje, do którego modelu skierować zapytanie.

  • Co dostarcza Klient: adres endpointu, bezpośredni albo bramy, oraz token dostępowy.
  • Co robi Q247: konfiguruje integrację na podstawie tych danych.
  • Zmiany w sieci Klienta: zwykle żadne, bo połączenie wychodzi z Q247 do publicznie dostępnego adresu. Jeśli Klient ogranicza dostęp do swojego API po adresach IP, Q247 dostarcza adresy swojego backendu do umieszczenia na liście dozwolonych.
  • Dla kogo: organizacje, które chcą zachować kontrolę nad wyborem i kosztem modelu.

Model Klienta on-premise​

Model działa w prywatnej sieci Klienta i nie jest dostępny publicznie.

  • Co dostarcza Klient: wewnętrzny adres API modelu, token dostępowy oraz konfigurację sieci dopuszczającą połączenia z Q247.
  • Co robi Q247: podaje adresy IP do umieszczenia na liście dozwolonych i konfiguruje integrację.
  • Zmiany w sieci Klienta: wymagane. Ponieważ połączenie zawsze inicjuje backend Q247, ten wariant wymaga otwarcia ruchu przychodzącego w firewallu Klienta.
  • Dla kogo: organizacje, których wymogi bezpieczeństwa nie pozwalają wystawić modelu publicznie.

Infrastruktura Q247​

Q247 dostarcza i utrzymuje silnik AI, wraz z jego dostępnością, kosztami i bezpieczeństwem. Wykorzystywane są modele Claude Sonnet 4.6 oraz OpenAI GPT-5.

  • Co dostarcza Klient: zgodę na przetwarzanie danych projektu przez rozwiązanie AI dostarczane w ramach usługi.
  • Zmiany w sieci Klienta: brak. Żadnych reguł firewalla, żadnych kluczy API.
  • Dla kogo: najprostszy wariant i najczęstszy wybór, gdy Klient nie ma własnych wymagań co do dostawcy modelu.
Wariant z infrastrukturą Q247 jest usługą dodatkowo płatną

Pozostałe dwa warianty opierają się na modelu i licencjach Klienta, więc koszt użycia modelu ponosi Klient bezpośrednio u swojego dostawcy.

Ruch sieciowy​

PołączenieKierunekWymagane
Backend Q247 → model w chmurze Klientawychodzący z Q247tak, w wariancie chmurowym
Backend Q247 → model w sieci Klientawychodzący z Q247, przychodzący do Klientatak, w wariancie on-premise
Model → backend Q247braknie
Przeglądarka użytkownika → modelbraknie

Połączenie zawsze inicjuje backend Q247, a odpowiedź wraca tym samym połączeniem. Przeglądarka użytkownika nigdy nie łączy się z modelem bezpośrednio.

Bezpieczeństwo i zakres danych​

Do modelu przekazywane są prompty oraz zagregowane dane projektu z ostatnich czterech tygodni, potrzebne do wygenerowania odpowiedzi. Zakres obejmuje informacje o aktywności zespołu (Kalorie, Przyrosty, Linie, wynik retencji kodu), metryki wydajności, trendy zmian oraz dane identyfikujące członków zespołu: imię, nazwisko i adres e-mail.

Kod źródłowy repozytoriów nie jest przekazywany do modelu.

Pozostałe właściwości:

  • Komunikacja z modelem odbywa się połączeniem szyfrowanym, z uwierzytelnianiem i autoryzacją.
  • Odpowiedzi są przypisane do konkretnego konta i projektu. Użytkownik widzi wyłącznie analizy projektów, do których ma uprawnienia w Q247, zgodnie z Uprawnieniami.
  • W wariancie z infrastrukturą Q247 dane przekazywane do modeli nie są wykorzystywane do ich trenowania. Zasady retencji wynikają z warunków świadczenia usługi obowiązujących dla wybranego modelu.
  • Zakres przetwarzania danych osobowych określa umowa powierzenia przetwarzania danych (DPA), właściwa dla wybranego wariantu wdrożenia.

Zobacz też​