Метод выбора архитектуры внедрения LLM, RAG и ИИ-агентов в корпоративные ИС и СППР

Цель исследования. Целью исследования является разработка метода выбора архитектуры внедрения LLM-подсистем, решений класса Retrieval-Augmented Generation (RAG) и ИИ-агентов в корпоративные информационные системы и системы поддержки принятия решений. Актуальность работы обусловлена тем, что в enterprise-среде выбор интеллектуальной подсистемы определяется не только качеством генерации, но и требованиями к объяснимости, управляемости, глубине интеграции, работе с корпоративными данными, допустимому уровню автономности и цене ошибки. Материалы и методы. В работе использованы системный и сравнительный анализ, архитектурное моделирование, классификация, экспертная декомпозиция критериев и элементы многокритериального выбора. Рассматриваются пять архитектурных классов: изолированная LLM-подсис¬тема, подсистема класса RAG, LLM-контур с инструментальным доступом, агентная интеллектуальная подсистема и гибридная управляемая архитектура. Для их сопоставления сформирована система критериев, включающая тип задачи, потребность в корпоративном контексте, необходимость действий во внешних системах, требования к точности, объяснимости и аудируемости, чувствительность данных, зрелость enterprise-контура и допустимый уровень автономности. Результаты. Предложен полуформальный метод выбора архитектуры внедрения, сочетающий отсеивающие и ранжирующие критерии, весовую корректировку и возможность определения переходной архитектуры при недостаточной зрелости данных и интеграций. Метод представлен как воспроизводимая процедура, включающая формирование профиля задачи, фильтрацию по критическим ограничениям, оценивание допустимых архитектур по шкале соответствия и уточнение выбора с учётом зрелости корпоративной среды. Практическая применимость метода показана на типовых сценариях торгово-производствен¬ного предприятия: доступ к внутренним регламентам, подготовка управленческой сводки, рекомендация менеджеру по типовой заявке и многошаговая обработка внутреннего инцидента. Показано, что разные классы задач закономерно приводят к различным архитектурным решениям: retrieval-ориентированным, tool-augmented, agent-based или hybrid controlled. Заключение. Установлено, что универсальной архитектуры внедрения интеллектуальной подсистемы для корпоративных ИС и СППР не существует. Рациональный выбор определяется совокупностью технологических, организационных, инфраструктурных и управленческих факторов. Предложенный метод может использоваться при предварительном проектировании и поэтапном развитии интеллектуальных подсистем в организациях, ориентированных на автоматизацию управленческих и информационно-аналитических процессов.