T-Search: как ускорить корпоративный ИИ без расширения GPU-кластера

В корпоративных системах искусственного интеллекта вопрос оптимизации ресурсов стоит особенно остро: тысячи запросов ежедневно, а расширять инфраструктуру — дорого и не всегда возможно. На этом фоне команда Т-Технологии представила на Hugging Face модель T-Search — первый русскоязычный инструмент для Agentic RAG, который решает задачу многошагового поиска по внутренним документам.

Главная особенность T-Search — не только в самом поиске, а в том, как удалось снизить требования к оборудованию. Модель запускается на одной Nvidia H100, тогда как аналогичные по качеству решения требуют от 16 GPU и выше для одного модуля. Это позволяет компаниям экономить на инференсе: по сравнению с классическими RAG-системами, расходы на обработку запросов сокращаются на 20–50% в зависимости от сценария.

Для бизнеса это означает возможность использовать ИИ даже при пиковых нагрузках, не увеличивая GPU-кластер. При этом все данные остаются внутри компании — нет необходимости отправлять их во внешние облака, что важно для внутренней безопасности и соответствия требованиям к хранению информации.

В итоге, T-Search не просто добавляет еще одну модель в арсенал корпоративного ИИ, а делает ставку на практичность: меньше затрат на железо, меньше сложностей с масштабированием, больше контроля над данными.

Нейро Отличник