Portale Enterprise AI: piec interfejsow open source w porownaniu

Problem: model bez interfejsu

Model AI bez kontrolowanego interfejsu jest jak serwer bez frontendu. Technologia jest dostepna, ale nikt nie moze z niej korzystac w uporzadkowany sposob. Co sie potem dzieje, jest przewidywalne: pracownicy siegaja po publiczne uslugi AI - ChatGPT, Gemini, Claude.ai - ze swoimi prywatnymi kontami. Wprowadzaja dane firmowe do systemow poza kontrola dzialu IT. Nie ma Audit Trail, nie ma klasyfikacji danych, nie ma kontroli dostepu.

To jest Shadow AI. I pytanie nie brzmi, czy to sie dzieje w Twojej firmie. Pytanie brzmi, jak bardzo.

Rozwiazaniem nie jest zakaz korzystania z AI. Rozwiazaniem jest udostepnienie wewnetrznego systemu, ktory dziala lepiej niz publiczne alternatywy - a jednoczesnie pozostaje pod kontrola firmy. Prosty interfejs czatu do tego nie wystarczy. Potrzebny jest portal enterprise AI.

Co musi umiec portal enterprise AI

Portal enterprise AI to wiecej niz okno czatu. To centralna platforma, przez ktora wszyscy pracownicy wchodza w interakcje z AI - kontrolowanie, protokolowanie i z integracja w istniejacy krajobraz systemowy. Szesc wymagan odroznia portal enterprise od czatu konsumenckiego:

1. Multi-Model Routing

Portal musi jednoczesnie podlaczac wiele modeli - wlasne API chmurowe i modele self-hosted. Logika routingu automatycznie decyduje, ktory model obsluguje ktore zapytanie: wedlug typu zadania, wrazliwosci danych i parametrow kosztowych. Pracownicy widza jednolity interfejs. Ktory model dziala w tle, jest dla nich przejrzyste, ale mozliwe do prosledzenia.

2. Udostepnianie asystentow

Dzialy tworza specjalistycznych asystentow - z wlasnym system promptem, wlasnymi dokumentami i wlasnym zestawem regul. Asystent dla dzialu prawnego przygotowujacy analize umow. Asystent dla HR streszczajacy dokumenty aplikacyjne. Asystent dla zakupow porownujacy oferty dostawcow. Ci asystenci sa udostepniani w ramach dzialu, wersjonowani i centralnie zarzadzani.

To kluczowa roznica wobec zwyklego interfejsu czatu: nie kazdy pracownik musi pisac prompty od zera. Zamiast tego korzysta z asystenta skonfigurowanego i zoptymalizowanego przez kolegow z branzy. To obniza prog wejscia i podnosi jakosc wynikow.

3. Integracja agentow

Portal enterprise musi wykraczac poza czat. Musi integrowac agentow AI - wyspecjalizowane workflow, ktore przetwarzaja dokumenty, wydobywaja dane, przygotowuja decyzje lub komunikuja sie z zewnetrznymi systemami. Agent jest uruchamiany przez portal, jego postep jest wyswietlany, a wynik dokumentowany w portalu.

4. SSO i kontrola dostepu oparta na rolach (RBAC)

Pracownicy loguja sie przez istniejacy system zarzadzania tozsamoscia - Azure AD, Okta, Google Workspace. Zadnych oddzielnych kont, zadnych oddzielnych hasel. Kontrola dostepu opiera sie na rolach: kto moze uzywac jakich modeli? Kto moze tworzyc asystentow? Kto ma dostep do jakich zrodel dokumentow? Kto ma dostep do workflow agentow?

5. Audit Trail

Kazda interakcja jest protokolowana. Kto kiedy zlozyl jakie zapytanie? Jaki model odpowiedzial? Jakie dokumenty zostaly przywolane? Jakie koszty powstaly? Audit Trail jest eksportowalny - do audytu wewnetrznego, do kontroli compliance, do dokumentacji EU AI Act.

6. Elastycznosc wdrozenia

Portal musi byc wdrazalny w roznych srodowiskach: jako usluga chmurowa (Supabase, Vercel), jako kontener w europejskim centrum danych lub On-Premises. Decyzja o hostingu portalu podlega tym samym kryteriom co decyzja o hostingu modeli.

Interfejsy open source w porownaniu

Piec projektow open source pozycjonuje sie jako kandydaci na portale enterprise AI: LobeChat, OpenWebUI, LibreChat, chatbot-ui i very-ai. Wszystkie piec sa self-hosted, agnostyczne wobec modelu i oferuja interfejs czatu dla modeli jezykowych. Roznice leza w integracji SSO, funkcjach governance, ochronie PII i zgodnosci z wymogami Rady Zakladowej.

Informacja o przejrzystosci: very-ai jest rozwijany przez Gosign GmbH - wydawce tej serii artykulow. Przedstawiamy mocne strony i ograniczenia wszystkich pieciu portali w rownym stopniu. very-ai bazuje na forku chatbot-ui (licencja MIT) i rozwinelo sie w samodzielny produkt dzieki 16 rozszerzeniom enterprise.

Porownanie: piec portali enterprise AI

Kryterium	LobeChat	OpenWebUI	LibreChat	chatbot-ui	very-ai
Licencja	Apache 2.0	MIT	MIT	MIT	Apache 2.0
Baza	Projekt wlasny	Projekt wlasny	Projekt wlasny	Projekt wlasny	Fork chatbot-ui
Agnostycznosc modelu	✅ OpenAI, Anthropic, Google, Ollama	✅ OpenAI, Ollama, LiteLLM	✅ OpenAI, Anthropic, Google, Mistral	✅ OpenAI, Anthropic, Google, Ollama	✅ OpenAI, Anthropic, Google (Vertex AI), Ollama
SSO	❌ Brak natywnego	OAuth 2.0 (brak natywnego Entra ID)	OAuth 2.0, OpenID Connect	❌ Brak natywnego	✅ Azure Entra ID natywnie z synchronizacja grup i uprawnien
Ochrona PII	❌	❌	❌	❌	✅ Wykrywanie, anonimizacja i re-anonimizacja
PII na asystenta/model	-	-	-	-	✅ Konfigurowalne na asystenta I na model
Asystenci grupowi	❌	Modele spolecznosciowe (ograniczone)	Udostepniane rozmowy	❌	✅ Sterowane przez grupy Entra ID
Audit Trail	❌	Podstawowe logowanie	Podstawowe logowanie	❌	✅ Kompletny, eksportowalny (CSV/JSON)
Statystyki RODO	❌	❌	❌	❌	✅ Zanonimizowane statystyki uzytkowania
Integracja n8n	❌	❌	❌	❌	✅ Wyzwalanie workflow z czatu
Thinking Level	❌	❌	❌	❌	✅ Extended Thinking / sterowanie reasoning
Wyszukiwanie Web/Maps	System pluginow	Wyszukiwanie web (RAG)	System pluginow	❌	✅ Zintegrowane
Docker Self-Hosted	✅	✅	✅	✅	✅
GitHub Stars (lut 2026)	~50k	~60k	~20k	~28k	Nowy (premiera open source)
Zgodnosc z Rada Zakladowa	⚠️ Ograniczona (brak audytu, brak RBAC)	⚠️ Podstawowe RBAC	⚠️ Podstawowe RBAC	❌ Brak governance	✅ Audit Trail + RBAC + PII + Entra ID

LobeChat

LobeChat to wizualnie atrakcyjny interfejs czatu z architektura pluginow. Sila lezy w uzyciu konsumenckim i roznorodnosci pluginow. Dla enterprise brakuje solidnego RBAC, eksportowalnego Audit Trail i natywnej integracji agentow. Odpowiedni jako szybki prototyp lub dla malych zespolow, za ograniczony do wdrozenia w calej organizacji.

OpenWebUI

OpenWebUI to de facto standard dla konfiguracji self-hosted opartych na Ollama. Integracja z lokalnie dzialajacymi modelami jest doskonala. SSO i podstawowe logowanie sa dostepne. Czego brakuje: udostepniania asystentow, integracji agentow enterprise i centralnego zarzadzania dla kilkuset uzytkownikow.

LibreChat

LibreChat to open-source-owy klon interfejsu ChatGPT z obsluga wielu modeli. SSO i podstawowe RBAC sa zaimplementowane. Dla firm, ktore chca odwzorowac doswiadczenie ChatGPT wewnetrznie, LibreChat to solidny punkt wyjscia. Ograniczenia leza w integracji agentow i udostepnianiu asystentow.

very-ai - portal enterprise z ochrona PII i governance

very-ai to portal enterprise AI oparty na chatbot-ui (MIT), ktory dodaje 16 funkcji enterprise niedostepnych w zadnym z czterech pozostalych portali. Jest rozwijany przez Gosign GmbH i dostepny na licencji Apache 2.0 na GitHub.

Pochodzenie i wyroznienie: chatbot-ui dostarcza solidny interfejs czatu, ale nie ma integracji SSO, Audit Trail ani ochrony PII. very-ai adresuje dokladnie te braki: baza kodu zostala rozszerzona o funkcje enterprise niezbedne do produkcyjnego uzycia w regulowanych srodowiskach. Atrybucja do projektu zrodlowego jest udokumentowana w pliku NOTICES.

Wykrywanie i re-anonimizacja PII: Centralne wyroznienie. very-ai rozpoznaje dane osobowe (imiona, adresy e-mail, numery telefonow, IBAN-y) w promptach uzytkownikow, zastepuje je symbolami zastepczymi ([PERSON_1], [EMAIL_1]), wysyla zanonimizowany tekst do modelu jezykowego i wstawia oryginalne dane z powrotem do odpowiedzi. Uzytkownik widzi prawdziwe imiona, model jezykowy nigdy ich nie widzial.

To zachowanie PII jest konfigurowalne na asystenta i na model: Asystent A moze dopuszczac PII, Asystent B anonimizuje automatycznie. Model X otrzymuje zanonimizowane dane, Model Y (model hostowany lokalnie) otrzymuje dane surowe.

Azure Entra ID z synchronizacja grup: Nie tylko uwierzytelnianie, ale automatyczna synchronizacja grup i rol Entra ID. Pracownicy w grupie Entra ID “HR” automatycznie widza asystentow HR. Pracownicy w “Finanse” widza asystentow Finansow. Bez recznego przydzielania uprawnien w portalu. Gdy zmienia sie przynaleznosc do grupy w Entra ID, zmienia sie dostep w portalu przy nastepnym logowaniu.

Asystenci grupowi: Administratorzy tworza asystentow i przypisuja ich do grup Entra ID. Ci asystenci sa widoczni i uzywalni tylko przez czlonkow danej grupy. To umozliwia narzedzia AI specyficzne dla dzialu bez oddzielnego zarzadzania uprawnieniami.

Audit Trail i statystyki RODO: Kazda interakcja jest protokolowana: uzytkownik, model, asystent, prompt, odpowiedz, znacznik czasu, zuzycie tokenow, tryb PII. Audit Trail jest eksportowalny (CSV, JSON) i filtrowalny wedlug okresu i uzytkownika. Statystyki uzytkowania sa zanonimizowane zgodnie z RODO - pokazuja uzycie modeli i asystentow, ale nie dane identyfikujace uzytkownikow.

Integracja workflow n8n: Uzytkownicy moga z czatu wyzwalac workflow n8n. To laczy portal AI z warstwa automatyzacji.

Ograniczenia (uczciwie): very-ai to nowy projekt open source. Spolecznosc jest mala w porownaniu z LobeChat (50k gwiazdek) czy OpenWebUI (60k gwiazdek). Ekosystemy pluginow ustalonych portali sa obszerniejsze. Kto szuka portalu z maksymalnym wsparciem spolecznosci i roznorodnoscia pluginow, bedzie lepiej obsluzony przez LobeChat lub OpenWebUI. Kto potrzebuje ochrony PII, synchronizacji grup Entra ID i logowania zgodnego z wymogami Rady Zakladowej, znajdzie te kombinacje obecnie tylko w very-ai.

GitHub: github.com/gosign-de/very-ai

Ktory portal do jakiego zastosowania?

Maksymalna roznorodnosc modeli i ekosystem pluginow: LobeChat - najwiekszy system pluginow, najaktywniejsza spolecznosc, szeroka obsluga modeli. Idealny dla zespolow priorytetyzujacych elastycznosc i szybka innowacje.

Najlatwiejszy start z Ollama: OpenWebUI - natywna integracja Ollama, szybka instalacja, intuicyjny interfejs. Idealny do lokalnego hostingu LLM i zespolow rozpoczynajacych od modeli open source.

Maksymalna konfigurowalnosc: LibreChat - najdokkladniejsza kontrola nad endpointami i parametrami modeli. Idealny dla zespolow technicznych obslugujacych wielu dostawcow z roznymi konfiguracjami.

Enterprise governance z ochrona PII: very-ai - jedyna opcja z natywna anonimizacja PII, synchronizacja grup Entra ID i kompletnym Audit Trail. Idealny dla srodowisk regulowanych, w ktorych Rada Zakladowa, ochrona danych i compliance wymagaja przejrzystosci.

Projekt ewaluacyjny i rozwoj: chatbot-ui - czysta baza kodu, dobry punkt wyjscia do wlasnych rozwiniec. Uwaga: chatbot-ui nie ma aktywnego rozwoju enterprise; very-ai jest wersja enterprise tej bazy kodu.

Wiekszosc firm ewaluuje 2-3 portale rownolegle w kontenerach Docker - to mozliwe w jedno popoludnie. Decydujace nie jest interface, lecz zdolnosc governance: SSO, Audit Trail, ochrona PII i zgodnosc z Rada Zakladowa okreslaja, ktory portal trafia do produkcji.

Dlaczego “tylko czat” nie wystarczy

Roznica miedzy interfejsem czatu a portalem enterprise AI staje sie widoczna w eksploatacji. Porownanie:

Aspekt	Interfejs czatu	Portal enterprise AI
Uzycie	Indywidualne pytanie-odpowiedz	Narzedzie ogolnoorganizacyjne
Wiedza	Kazdy uzytkownik zaczyna od zera	Asystenci skupiaja wiedze fachowa
Kontrola	Uzytkownik decyduje, co wpisuje	Routing i RBAC steruja przeplywem danych
Przejrzystosc	Brak lub ograniczona	Kompletny Audit Trail
Integracja	Samodzielny	Polaczony z SSO, agentami, systemami dokumentow
Skalowanie	Na uzytkownika	Na organizacje
Ryzyko Shadow AI	Wysokie (niewystarczajaca oferta wewnetrzna)	Niskie (lepsza oferta wewnetrzna)

Centralne spostrzezenie: Shadow AI nie powstaje dlatego, ze pracownicy maja zle intencje. Powstaje dlatego, ze oferta wewnetrzna jest gorsza od publicznej alternatywy. Gdy portal wewnetrzny jest tak intuicyjny jak ChatGPT, ale dodatkowo oferuje specjalistycznych asystentow, dostep do dokumentow firmowych i workflow agentow, nie ma powodu, by siegac po uslugi zewnetrzne.

Praktyka: firma sredniej wielkosci z 2000 pracownikow

Konkretny przyklad pokazuje efekt. Firma produkcyjna z 2000 pracownikow miala nastepujaca sytuacje wyjsciowa:

Przed portalem: Wewnetrzna ankieta wykazala, ze 340 pracownikow regularnie korzystalo z publicznych uslug AI do zadan sluzbowych. Z tego 180 z darmowymi kontami (bez umowy o powierzenie przetwarzania danych), 120 z prywatnymi kontami Pro (dane firmowe na prywatnych kontach) i 40 z kontami udostepnionymi przez firme (ale bez Audit Trail czy kontroli dostepu). Dzial IT nie mial wgladu w to, jakie dane trafiaja do jakich systemow.

Wdrozenie portalu enterprise AI: W cztery tygodnie wdrozono very-ai - z podlaczeniem do Azure AD jako SSO, trzema poczatkowymi asystentami (dzial prawny, HR, zakupy) i endpointem gpt-oss-120b dla danych poufnych.

Po 90 dniach:

• 15 specjalistycznych asystentow stworzonych przez dzialy
• 1200 aktywnych uzytkownikow miesiecznie (z 2000 pracownikow)
• Wykorzystanie Shadow AI spadlo o 85% (ankieta kontrolna)
• Kompletny Audit Trail: 47 000 zaprotokotowanych interakcji
• Identyfikacja trzech procesow, dla ktorych dedykowane workflow agentow mialy sens
• Calkowite koszty (portal + hosting + API chmurowe): ok. 4800 EUR miesiecznie

Decydujacym czynnikiem nie byla technologia, lecz adopcja. Portal zostal przyjety, bo byl lepszy od alternatywy - nie dlatego, ze zostal nakazany.

Piec czynnikow sukcesu przy wdrazaniu

Z praktyki mozna wyprowadzic piec czynnikow decydujacych o sukcesie lub porazce portalu enterprise AI:

1. Pierwsze wrazenie sie liczy. Jesli portal wewnetrzny jest wolniejszy, bardziej uciazliwy lub mniej wydajny niz ChatGPT, pracownicy nie uzyja go ponownie po pierwszej probie. Jakosc odpowiedzi musi od pierwszego dnia odpowiadac poziomowi publicznych uslug.

2. Asystenci zamiast promptow. Wiekszosc pracownikow nie jest inzynierami promptow. Chca uzywac narzedzia, nie konfigurowa go. Specjalistyczni asystenci przygotowani przez kolegow z branzy znaczaco obnizaja prog wejscia.

3. Widoczna wartosc dodana. Portal musi oferowac cos, czego publiczne uslugi nie potrafia: dostep do wewnetrznych dokumentow (przez RAG), specjalistyczni asystenci do zadan specyficznych dla firmy, integracja z istniejacymi workflow.

4. Wlasnosc IT, nie kontrola IT. Dzial IT obsluguje portal i ustala reguly governance. Ale dzialy tworza swoich asystentow samodzielnie. Ten podzial - infrastruktura centralnie, tresci decentralnie - okazal sie najskuteczniejszym modelem.

5. Mierzyc i komunikowac. Liczby uzytkowania, zaoszczedzony czas, zredukowane Shadow AI - te wskazniki musza byc zbierane i komunikowane do zarzadu. Bez mierzalnych wynikow brakuje podstawy do nastepnego etapu rozwoju.

Nastepny krok: od portalu do agenta

Portal enterprise AI to fundament. Daje pracownikom dostep do AI - kontrolowany i protokolowany. Nastepny krok to integracja agentow - wyspecjalizowanych workflow wykraczajacych poza proste interakcje pytanie-odpowiedz.

---

Dalsze lektury: Infrastruktura AI | Decision Layer i Shadow AI

---

very-ai to portal enterprise AI open source od Gosign. Dowiedz sie wiecej - lub porozmawiaj z nami, jaka konfiguracja pasuje do Twojej organizacji.

Umow spotkanie - Pokazemy Ci very-ai w demonstracji na zywo i omowimy Twoj plan wdrozenia.