如何在地端部署 LLM，並連接企業本地儲存庫

生成式 AI 正在改變組織搜尋、理解及運用企業資訊的方式。然而，對於政府機關、金融機構、關鍵基礎設施營運單位、醫療保健機構及其他受高度監管的產業而言，將敏感文件傳送至公開 AI 服務通常並不可行，也可能無法被接受。

這類組織需要採用不同的方法：在自有基礎設施內部署大型語言模型（LLM），並以安全的方式將其連接至本地文件儲存庫、資料庫及企業業務系統。

在地部署 LLM 可讓組織更有效掌控資料主權、安全性、模型選擇、系統效能及法規遵循。然而，僅僅在私有環境中安裝 LLM，還只是整體解決方案的一部分。

若要真正創造商業價值，模型還必須連接至可信賴的企業知識，遵循既有的存取權限運作，並支援各項實際的業務工作。

本文將說明組織如何在本地部署 LLM，並透過企業級生成式 AI 架構 elDoc，安全連接至本地資料儲存庫。

什麼是在地部署 LLM？

在地部署 LLM，是指語言模型及其相關 AI 服務皆運行於由組織自行管理與控制的基礎設施之中。

此類基礎設施可部署於：

• 組織自有資料中心
• 私有雲環境
• 主權雲環境
• 專屬託管環境
• 結合本地與私有雲資源的混合式基礎設施

與公開 AI 服務不同，文件、提示詞、擷取資料、向量嵌入（Embeddings）及 AI 回應，皆無須離開組織所控制的環境。

當組織處理以下類型的資料時，此部署方式尤為重要：

• 客戶機密資訊
• 政府檔案
• 財務文件
• 法律與合約資料
• 智慧財產
• 員工資料
• 工程技術文件
• 關鍵基礎設施相關紀錄
• 機密或受限制資訊

然而，在地部署的模型並不會自動理解組織的文件內容及業務脈絡，因此仍必須連接至企業知識層，才能真正發揮價值。

為什麼僅部署 LLM 並不足夠？

在自有基礎設施中部署大型語言模型（LLM）是邁向企業 AI 的重要第一步，但 LLM 本身僅是一個推理引擎，並不了解組織的文件、業務流程、安全政策或實際營運情境。

在地部署的 LLM，最初只能運用其原始訓練資料所包含的知識。

它無法自動了解：

• 組織內儲存了哪些文件
• 哪一份文件是最新核准版本
• 哪些政策適用於特定部門或業務單位
• 特定使用者獲授權存取哪些資訊
• 文件如何分類與管理
• 哪些文件屬於機密或受限制內容
• 文件處理完成後應啟動哪一項業務流程
• AI 產生回應後應執行哪些後續動作
• ERP、CRM、文件管理系統等企業應用如何彼此整合與協同運作

若缺乏這些企業情境，LLM 就無法提供值得信賴且可正式投入營運的 AI 能力。最理想的情況下，它只能依據預先訓練的知識產生回應；最糟的情況下，則可能提供過時、不完整，甚至未經授權的資訊。

這正是企業生成式 AI 不僅需要部署語言模型的原因，更需要一個智慧型企業 AI 平台，安全地將 AI 與組織的知識、文件、使用者及業務流程緊密連結。

完整的企業 AI 架構通常包含：

• 文件與儲存庫連接器
• 智慧型文件擷取與 OCR
• 自動文件分類
• 全文搜尋與語意（向量）搜尋
• 中繼資料管理
• 檢索增強生成（RAG）
• AI 文件代理與 Agentic RAG
• AI 編排與提示詞管理
• 身分識別與存取管理
• 基於角色的安全控管與權限繼承
• 稽核日誌與治理管理
• 工作流程自動化
• 人工審核控制機制
• 與 ERP、CRM、ECM 及其他企業業務系統整合

這正是 elDoc 能夠創造價值的所在。

elDoc 無須組織整合大量彼此獨立的技術元件，而是提供統一的企業 AI 平台，將企業文件管理、AI 驅動的文件處理、Agentic RAG、AI 文件代理、工作流程自動化，以及安全的 LLM 編排能力整合於單一架構之中。

當文件上傳至 elDoc 後，系統可自動執行 OCR 處理、文件分類、索引建立、中繼資料補充、向量嵌入轉換，並立即提供具備權限感知能力的 AI 檢索功能。AI 文件代理隨後可分析文件內容、回答問題、擷取結構化資訊、比較文件、觸發業務流程，並與企業應用程式互動，同時遵循既有安全權限並維持完整的稽核記錄。

組織不再只是部署「另一個 LLM」，而是獲得一個安全的企業 AI 中樞，讓文件、知識、工作流程、企業應用程式及多種語言模型協同運作，自動化高知識密集型業務流程，並支援更智慧的商業決策。

讓 LLM 大規模理解企業文件所需的架構

要讓 LLM 有效處理企業文件，僅僅存取資料夾或資料庫是遠遠不夠的。它需要一套完整架構，能夠擷取資訊、處理不同文件格式、檢索正確內容、執行安全權限控管，並將每項任務分配至最適合的 AI 模型。

這正是 elDoc 已提供的企業級 AI 架構。

elDoc 位於整體架構核心，作為 AI 編排層，將企業儲存庫、搜尋技術、OCR 服務、資料庫及多個 LLM 整合至單一安全環境中。

此架構包含：

• MongoDB，用於管理文件中繼資料、業務資料、系統設定及 AI 互動記錄
• 全文搜尋，用於精確查找關鍵字、文件編號、名稱、條款及參考值
• 向量資料庫，用於語意搜尋及檢索概念相關內容
• OCR 服務，用於處理掃描 PDF、影像及拍攝文件
• elDoc 相關服務，用於文件管理、安全控管、工作流程自動化、中繼資料管理及系統整合
• 多種 LLM 模型，用於聊天互動、AI 代理、視覺語言處理、向量嵌入及重新排序

當文件匯入 elDoc，或 elDoc 連接至本地儲存庫時，系統可自動執行 OCR 處理、建立索引、文件分類、補充中繼資料、轉換為向量嵌入，並透過具備權限感知能力的檢索增強生成（RAG）提供使用。

elDoc 隨後協調整個處理流程：識別使用者、檢查存取權限、擷取最相關資訊、選擇適合的模型、準備上下文內容，並產生基於原始企業文件來源的可靠回應。

此架構專為支援大量文件處理及多種 AI 應用情境而設計。不同模型可分配至不同任務，例如，一個模型用於內部聊天互動，另一個模型用於文件分析，視覺語言模型用於影像內容處理，以及專用模型用於向量嵌入與重新排序。

若缺少此類架構，組織必須自行建置、整合、保護、測試並維護大量獨立元件。這可能需要數月甚至數年的時間，才能讓整體環境達到足以正式投入生產使用的可靠程度。

透過 elDoc，這些能力已整合於統一平台之中。因此，組織可以連接本地儲存庫，在地部署經核准的 LLM 或部署於私有雲環境，並開始建置安全的企業 AI 解決方案，無須從零開始打造完整技術堆疊。

將 elDoc 連接至本地儲存庫與 ERP 系統

LLM 只有在能夠存取組織知識的情況下，才能提供準確且可信賴的回應。在大多數企業中，這些知識分散於多個系統之中，包括文件儲存庫、ERP 平台、CRM 系統、網路共用磁碟、電子郵件封存庫，以及各類業務應用程式。

elDoc 無須將所有資訊移轉至新的位置，而是安全連接既有企業儲存庫，並持續為 AI 建立智慧型知識層。

常見資訊來源包括：

• Microsoft SharePoint 與檔案伺服器
• SAP、Oracle、Microsoft Dynamics 等 ERP 系統，或其他產業專用平台
• CRM 平台
• SQL 與 NoSQL 資料庫
• 網路共用資料夾
• 電子郵件儲存庫
• 業務應用程式與內部系統
• REST API 與企業整合平台

當資訊完成同步後，elDoc 會自動處理並強化內容。文件可進行 OCR 處理、分類、建立索引、補充中繼資料，以及轉換為向量嵌入，同時保留與原始來源之間的關聯。

這將建立統一的企業知識庫，為 Agentic RAG 提供核心支援。

當使用者或 AI 文件代理提出請求時，elDoc 會從具備授權的儲存庫中智慧擷取相關資訊。系統會結合傳統全文搜尋、語意向量搜尋、中繼資料篩選及業務情境理解，然後將擷取的資訊傳送至選定的 LLM。

不同於僅進行文件搜尋的傳統 RAG 實作，elDoc 中的 Agentic RAG 能夠理解文件、結構化業務資料及企業流程之間的關聯。AI 代理可同時從多個系統擷取資訊，比對合約與 ERP 記錄，根據採購訂單驗證發票，檢視 CRM 系統中的客戶資訊，或在產生回應與執行工作流程前，整合完整的業務情境。

由於 elDoc 會繼承已連接儲存庫中的既有安全權限，因此使用者與 AI 代理僅能存取其獲授權查看的資訊。每一次資訊檢索、AI 互動及自動化操作皆會完整記錄與稽核，為企業知識提供全面治理能力。

透過將本地儲存庫與業務系統連接至單一 AI 就緒知識層，elDoc 能將分散的企業資訊轉化為可信賴的智慧資源，支援安全的企業搜尋、AI 文件代理、工作流程自動化，以及新一代 Agentic RAG 應用。

透過 elDoc 將單一或多個 LLM 連接至企業知識

選擇適合的大型語言模型（LLM）只是建置企業 AI 平台的一部分。若要創造可信賴的商業價值，LLM 必須在符合既有安全與治理政策的前提下，安全連接至組織的文件、業務系統及企業知識。

elDoc 建立於 LLM 無關（LLM-agnostic）架構之上，讓組織能夠連接幾乎任何大型語言模型，包括在地部署的開源模型、託管於私有雲中的商業模型，或 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure OpenAI 等領先雲端 AI 服務。

對於具有嚴格資料主權及法規遵循要求的組織，可部署完整的在地 AI 環境，讓 LLM、OCR 服務、向量嵌入模型、向量資料庫、AI 編排層及企業知識皆保留於自有基礎設施之中。敏感文件、提示詞及 AI 回應皆不會離開組織所控制的環境，使此架構特別適合政府機關、金融機構、醫療服務提供者及其他高度監管產業。

對於需要更高彈性的組織，elDoc 同樣支援混合式 AI 架構。敏感文件可透過本地託管的 LLM 進行處理，而部分非機密任務則可安全導向具備進階推理能力的雲端模型。如此一來，組織可在不犧牲敏感企業資訊控制權的情況下，平衡安全性、效能與營運成本。

不同於依賴單一 AI 供應商的平台，elDoc 能夠同時協調多個 LLM，並將各模型分配至其最擅長的任務。例如，一個模型可支援企業聊天功能，另一個模型可為 AI 文件代理執行複雜推理，視覺語言模型（VLM）可處理掃描文件與影像內容，而專用的向量嵌入與重新排序模型則可提升 Agentic RAG 的檢索準確度。

由於 AI 編排層不依賴任何特定 LLM，組織可隨著 AI 技術發展自由導入新模型或替換現有模型。這能避免供應商綁定，確保企業 AI 平台具備面向未來的彈性，同時在安全性、效能、準確度與成本之間取得最佳平衡。

超越 LLM 部署：打造安全的企業 AI 框架

部署大型語言模型相對容易，但打造一個能夠安全處理數百萬份文件、連接企業儲存庫、協調 AI 代理，並在整個組織內擴展運行的企業 AI 平台，才是真正的挑戰。

elDoc 提供即時可用的完整基礎能力。

透過整合文件管理、智慧型文件處理、Agentic RAG、AI 文件代理、企業搜尋、工作流程自動化及 LLM 無關架構，elDoc 讓組織能夠安心部署生成式 AI，無論採用完整在地部署、私有雲環境，或混合式架構皆可實現。

組織無須花費數月甚至數年的時間整合數十種技術，而能專注於創造商業價值，同時維持對安全性、治理能力及資料主權的全面掌控。

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