Корпоративный GPT, длинные чаты, RAG и ИИ-ассистенты — доступно обычному пользователю

Широкий серверный канал вместо отдельной индивидуальной сессии

Пользователь работает не через отдельную подписку у разработчика модели. Запрос приходит в инфраструктуру AI Share и дальше проходит по корпоративному серверному маршруту — прямому туннелю к ресурсам поставщика ИИ-модели.

Один такой канал рассчитан на пропускную способность до 5000 запросов в минуту. Это не персональный лимит одного пользователя, а общая техническая ёмкость канала. По мере роста числа подписчиков AI Share может увеличивать ширину инфраструктуры и подключать дополнительные каналы.

• нет необходимости каждому пользователю покупать отдельную индивидуальную подписку у разработчика модели;
• нет необходимости самостоятельно настраивать корпоративный API-контур;
• нагрузка распределяется между подписчиками и внутренними тарифными лимитами;
• инфраструктура может масштабироваться вместе с ростом проекта.

Почему корпоративный серверный маршрут помогает сократить лишние задержки

Запрос к модели идёт не от конкретной потребительской браузерной сессии, а от серверной инфраструктуры AI Share в рамках корпоративного канала. Для поставщика модели это серверная интеграция, работающая по техническим условиям и лимитам такого канала.

Пользователь не зависит от особенностей отдельной браузерной сессии, ручной настройки API-ключа и потребительского интерфейса стороннего сервиса. Поэтому путь запроса становится более прямым и предсказуемым.

История хранится в AI Share, поэтому один диалог можно продолжать долго

Чаты, сообщения, связанные данные и рабочая история сохраняются в инфраструктуре AI Share. Пользовательская ценность не ограничивается только тем, что в конкретный момент помнит внешний интерфейс разработчика модели.

Это особенно важно для больших учебных, исследовательских и рабочих диалогов: можно возвращаться к одной теме, накапливать материалы и продолжать работу без постоянного начала с нуля.

• история диалога хранится на стороне AI Share;
• объём хранения зависит от инфраструктуры проекта, а не от числа вкладок в браузере;
• AI Share контролирует заполнение дискового пространства и может наращивать хранилище по мере роста пользователей;
• длинный чат остаётся частью рабочего пространства пользователя.

До 90 дней после окончания последней платной подписки

Если пользователь имел платную подписку, связанные пользовательские данные могут храниться до 90 дней после окончания последней платной подписки. Это даёт время вернуться и возобновить работу.

Если подписка не продлена в течение этого периода, AI Share оставляет за собой право удалить чаты, файлы, медиафайлы и связанные пользовательские данные. При активной платной подписке такая очистка не применяется.

ИИ-ассистенты могут отвечать с учётом ваших документов

AI Share поддерживает архитектуру RAG — подход, при котором ИИ-ассистент получает не только обычный вопрос пользователя, но и релевантные материалы из собственной базы знаний.

Пользователь может создать ИИ-ассистента, задать ему инструкции и добавить файлы. Документы индексируются, а релевантные фрагменты могут подбираться и добавляться в контекст запроса. Благодаря этому ответ строится с учётом материалов пользователя.

• инструкции задают роль и правила работы ассистента;
• файлы формируют пользовательскую базу знаний;
• векторный поиск помогает находить нужные фрагменты;
• релевантные части документов добавляются в контекст запроса;
• ответ может опираться на конкретные материалы проекта, курса, исследования или работы.

Важные выводы всё равно следует проверять: RAG повышает релевантность ответа к базе знаний, но не превращает любую ИИ-модель в безошибочный источник.

Не просто чат, а повторяемый рабочий сценарий

Обычный чат начинается с вопроса. ИИ-ассистент начинается с заранее заданной логики: роли, инструкций, базы знаний, файлов и рабочего контекста.

Один AI-кабинет — несколько модельных контуров

Архитектура AI Share не привязана к одной единственной модели. В одном рабочем пространстве можно использовать модели разных разработчиков, а при работе через встроенного ИИ-ассистента сохранять общий проектный контекст на стороне AI Share.

На текущем этапе основной коммерческий контур использует GPT-модели. Дополнительно пользователь может подключить Gemini со своим Google API-ключом. Такой Gemini-трафик идёт по личному ключу пользователя и не расходует GPT-квоту AI Share.

Пользователь покупает доступ к общей инфраструктуре, а не отдельный аккаунт у каждого разработчика

AI Share использует корпоративные каналы и общую серверную инфраструктуру. Поэтому проекту не требуется покупать отдельную индивидуальную подписку у поставщика модели для каждого пользователя.

Ресурсы запросов распределяются между подписчиками в рамках тарифов, внутренних лимитов и реальной нагрузки. Пользователи работают в разное время и с разной интенсивностью, поэтому общий корпоративный ресурс используется эффективнее.

Для общего сравнения Basic и Standard откройте страницу Подписки AI Share, а условия цифровой выдачи и оплаты смотрите на странице Доставка и оплата.

Не только для юридических лиц и больших компаний

Корпоративные ИИ-решения часто воспринимаются как продукт для организаций: договоры, интеграции, технические команды и большие бюджеты. AI Share строит другой сценарий — отдельный пользователь получает доступ к корпоративной инфраструктуре через обычную подписку.

Основная аудитория AI Share:

• школьники, которым нужен помощник для объяснений, подготовки и работы с материалами;
• студенты, работающие с конспектами, исследованиями, текстами и кодом;
• специалисты, активно использующие текстовые ИИ-модели в ежедневной работе;
• разработчики, аналитики, авторы и исследователи;
• частные пользователи, которым нужен корпоративный доступ без сложной инфраструктуры.

Один рабочий контур вместо набора разрозненных сервисов