使用 elDoc 進行完全離線的文件問答（Fully Offline RAG）

在過去兩年中，數以百萬計的使用者體驗過 ChatGPT、Gemini 以及其他類似的 GenAI 助手的強大功能。這些工具快速、直覺且令人印象深刻。使用者可以上傳文件、提出問題，並在幾秒鐘內獲得答案。但有經驗的使用者很快就會注意到一個根本性限制：

這些工具會在雲端處理您的文件，超出您的直接控制範圍。

對於一般使用者而言，這可能可以接受；但對於任何敏感資料，則完全不可行。

雲端 GenAI 助手的隱性安全與合規問題

當文件上傳至公共 GenAI 服務時，它們便不再停留在您的本地環境中。處理會在第三方基礎設施上進行，通常跨越多個地區，此時資料存放地、保留政策以及二次使用情況並非總是完全透明。存取控管通常為通用設計，面向一般消費者，而非企業級治理，導致合規與資訊安全團隊的可見性有限，審計追蹤薄弱，對敏感資訊的處理幾乎無法掌控。

在處理財務資料、法律合約、健康與保險文件、審計作業底稿，以及企業內部知識時，這些缺口會造成嚴重風險。對於需遵守 GDPR、財務法規或特定行業合規標準的組織而言，這種缺乏控制的情況往往足以阻止公共 GenAI 工具的採用。

雲端 GenAI 助手的擴展性問題鮮少被討論

當規模擴大時，另一個問題便不可避免：每次需要分析時上傳數 TB 的文件幾乎毫無意義。大多數組織已在檔案共享、文件管理系統、私有雲儲存及內部存檔中維護大型且安全的文件庫。反覆將相同資料送至外部 AI 服務既低效率、成本高、速度慢，還增加不必要的操作風險。一個更實際的做法，是讓文件安全地保留在組織內部邊界中，透過 AI 進行一次索引，並在需要洞察時智能查詢。

文件問答的「完全離線 RAG」究竟意味著什麼，以及是否真正可行

當人們聽到「與文件對話」時，常會認為流程的某些部分必須依賴網際網路或外部 AI 服務。實際上，完全離線的檢索增強生成（RAG）不僅可行，而且在平台設計正確的情況下，已可在生產環境中實現。

RAG 的核心是其架構模式，使 GenAI 能夠可靠地處理私有文件。系統不是要求語言模型「猜測」答案，而是先從可信的內部文件庫中檢索最相關的段落，再根據檢索到的內容生成答案。這正是文件問答能夠準確、可解釋並適用於真實商業場景的原因。

讓解決方案達到完全離線的，不是聊天介面本身，而是整個流程的每個步驟都完全在您的基礎設施中運行，無論是內部部署或私有雲環境。文件內容、元資料、向量嵌入、提示或回應均不會傳送至外部 API。

沒錯，這完全可行，而 elDoc 的設計正是為了讓這種方式落地可用。

elDoc 如何實現完全離線的文件問答

elDoc 是一個 GenAI 平台，可完全部署於內部部署、隔離網路環境或私有雲中。它以完整的自包含系統形式交付，包含所有實現離線文件理解、檢索及對話互動所需的元件。

流程從文件擷取與理解開始。elDoc 整合多種 OCR 引擎，以應對真實文件的多樣性與不一致性。依據部署需求，可使用通用的開源 OCR 進行一般資料擷取、高精度 OCR 處理複雜版面、具內建版面理解的視覺語言模型，以及適用於大規模處理的超高速多語 OCR。這種彈性使組織能在準確性、速度與嚴格離線要求之間取得平衡。

在任何語言模型分析文件之前，elDoc 會先應用電腦視覺層對文件影像進行清理、標準化與優化。傾斜的掃描、對比度低、背景雜訊、表格、印章與簽名等都會被修正並結構化，確保下游 AI 模型使用高品質輸入。

文件優化完成後，本地運行的大型語言模型可提供真正的語意理解。這些模型不僅提取文字，還能解析段落、表格與章節間的意義、上下文、關聯與意圖。正因如此，使用者能以自然語言提出問題，而非僅依賴關鍵字搜尋。

與文件對話：從個人使用到企業級智慧

一旦部署 elDoc，文件不再是存放於資料夾中的靜態檔案，而是成為安全、互動式的知識庫，使用者可以以自然語言查詢。在完全離線且受控的環境中，使用者無需逐一打開文件、手動搜尋或將資料匯出至外部工具，只需與文件對話即可。

對於個人使用者，elDoc 在處理高度敏感的個人文件時提供清晰與信心。使用者可以檢視健康記錄、保險政策或法律協議，而無需將私人資料暴露給公共 GenAI 平台。常見的查詢範例包括：

「請分析我的健康記錄，並標示任何可能影響治療或保險理賠的遺漏資訊或不一致之處。」

「根據我的保險政策，這項理賠是否涵蓋，是否有任何排除條款或我應注意的條件？」

在中小型組織中，elDoc 成為財務、營運及法務團隊的日常生產力工具。團隊無需手動審查文件，而是可以一次查詢整個文件集，即時獲得涵蓋發票、合約與信函的洞察。常見查詢範例包括：

「檢視所有發票與合約，找出逾期付款、不一致條款，以及約定金額與帳單金額之間的任何差異。」

在企業級應用中，elDoc 可在跨部門與多地區安全地實現大規模文件智慧，同時強制執行嚴格的存取控管與審計可追蹤性。財務、法務、稽核及合規團隊能提出複雜的跨文件查詢，否則需花費數日或數週的人工處理。常見查詢範例包括：

「比對所有合約版本，標示與終止、責任及罰則相關，且偏離標準政策的條款。」

「檢視過去三年的審計底稿，標示重大變動、異常或缺失的佐證資料。」

無論任何使用情境，體驗始終如一：文件安全保留在您的環境內，權限自動執行，每個答案皆基於核准文件的實際內容。elDoc 為真實文件提供對話式 GenAI，而不影響隱私、安全或控制權。

存儲、檢索與語意智慧—全部離線

完全離線的 RAG 同時需要穩健的存儲與檢索層。elDoc 使用可擴展的文件存儲系統，高效管理大型檔案與豐富的元資料，確保文件可長期存取、版本可控且可審計。在此基礎上，專用的向量資料庫會在本地生成語意嵌入，賦予文件「意義」，使其可超越簡單關鍵字進行搜尋。即便使用者以不精確或自然語言提問，系統仍能檢索相關內容。

為了精確匹配與高速篩選，elDoc 將語意檢索與全文搜尋功能結合。這種混合檢索方式可可靠地應用於合約、發票、報表、政策文件以及掃描文件，且資料始終保留在您的環境內，無需外部傳輸。

部署 elDoc 並開始與文件對話有多簡單？

儘管實現完全離線的文件問答需要複雜架構，包括安全存儲、OCR 引擎、電腦視覺、本地 LLM、語意搜尋與治理，elDoc 的部署卻刻意設計得簡單。複雜性內建於平台，而不會轉嫁給使用者或 IT 團隊。

elDoc 以容器化解決方案交付，可在不同環境中一致部署。無論您是個人使用者、小型團隊或大型企業，部署方式皆相同：在內部部署基礎設施或私有雲環境中執行容器。無需組裝獨立元件、整合多個供應商或管理脆弱流程，所有安全對話文件所需功能皆已打包完備。

一旦部署完成，即可立即開始。您可根據可用硬體資源連接偏好的大型語言模型，無論是僅 CPU、GPU 加速，或混合架構。elDoc 對模型無依賴，允許組織選擇最符合其效能、成本與安全需求的 LLM，同時保持推論完全本地化。

之後，使用者只需上傳文件或連接現有資料庫，觸發索引，即可開始對話。新文件可隨時新增，並自動納入未來查詢，而無需重新處理既有資料。從首次部署到有意義的文件對話，elDoc 將傳統上複雜的 GenAI 基礎架構專案轉化為實用、可重複且安全的方案。

簡而言之，elDoc 讓企業級、完全離線的文件問答變得可及，而不犧牲控制權、彈性或部署便利性。

elDoc 社群版：為您的文件提供本地 RAG

為了讓完全離線的文件智慧不僅限於大型企業使用，elDoc 也提供社群版。此版本專為個人使用者、開發者及小型團隊設計，他們希望在筆記型電腦、工作站或小型伺服器上本地運行基於 RAG 的文件問答，而無需將文件傳送到雲端。

社群版提供安全對話文件所需的核心功能。使用者可以上傳文件、本地建立索引，並對整個文件集提出自然語言問題。所有處理皆在本地設備或使用者的私人環境中完成，確保資料完全私密並可控。它不依賴外部 AI 服務，非常適合在敏感文件上實驗 GenAI。

即便體積輕巧，社群版仍遵循與企業平台相同的架構原則。文件透過 OCR 與電腦視覺處理後，建立本地語意索引，並透過由本地語言模型支持的 RAG 流程進行查詢。使用者只需連接與可用硬體資源（CPU 或 GPU）匹配的 LLM，即可開始對話。

elDoc 社群版非常適合：

• 小型團隊在本地運行
• 在企業部署前測試文件問答工作流程
• 注重隱私的使用者，希望在不使用雲端的情況下獲得 AI 協助

使用 elDoc 社群版後，強大的文件問答不再局限於複雜的企業部署。它將安全、本地、RAG 驅動的智慧帶給任何希望私密且高效處理文件的人。

elDoc 社群版附帶內容：完整本地 AI 堆疊

elDoc 社群版並非簡化版或示範版本，它是一個功能完整的本地 RAG 平台，包含從文件擷取、理解、搜尋到對話所需的完整 AI 流程，所有運行皆在您的機器或本地環境中完成。

儘管底層架構複雜，所有元件皆已預先整合與編排，使用者體驗順暢：上傳文件、建立一次索引，即可開始提問，無需模板、手動設定或依賴雲端。

以下為 elDoc 社群版所包含的完整堆疊。

OCR：將影像與 PDF 轉換為文字

大多數文件，尤其是發票，多以掃描件、影像或不可搜尋的 PDF 形式存在。OCR 是第一個關鍵步驟，將這些檔案轉換為機器可讀文字，使 AI 能真正理解內容。

在社群版中，elDoc 配備可離線運行的 OCR 引擎，包括：

• Tesseract OCR — 用於一般文字擷取的開源 OCR
• PaddleOCR — 超高速、多語言 OCR，針對多樣版面與格式進行優化
• Qwen3-VL — 具備版面理解功能的視覺語言 OCR，用於處理複雜文件

這些引擎可從雜訊多、品質低或多語文件中精確擷取文字，且所有處理皆保留在本地。

電腦視覺：清理與標準化文件

在將 OCR 輸出交給 AI 模型之前，elDoc 會先應用專用的電腦視覺預處理層，此步驟大幅提升準確性與可靠性。

電腦視覺層會對傾斜或旋轉頁面進行校正與對齊，進行去噪與對比度增強，並標準化版面。透過標準化混亂的實際文件，elDoc 確保下游 AI 模型使用乾淨、結構化的輸入，這是成功 RAG 的關鍵因素之一。

LLM：真正理解內容

elDoc 社群版的核心是一個本地運行的大型語言模型。此模型作為推理引擎，以比人類更快速、更一致的方式理解文件內容。

LLM 會解析非結構化文字、表格與章節的意義、上下文與意圖。它可擷取關鍵欄位，如總額、日期、稅額、供應商與明細項目，無需模板即可分類文件，並檢測不一致或異常。正因如此，使用者可提出自然語言查詢，而非依賴死板規則或關鍵字搜尋。

使用者只需連接符合其硬體資源（CPU 或 GPU）的 LLM，elDoc 將處理其餘流程。

RAG：連結跨文件的上下文

檢索增強生成（RAG）將單一文件轉化為互相連結的知識庫。在 elDoc 社群版中，RAG 使系統能檢索文件間的相關段落，並將其作為 AI 回答的依據。這讓使用者能跨文件驗證資料、檢測不一致，並提出跨多文件的複雜問題，例如比較發票、核對合約一致性，或統整資料集趨勢。

RAG 確保每個答案皆基於真實文件內容，而非假設或錯誤生成。

MongoDB：可擴展文件存儲

MongoDB 是 elDoc 的主要文件與元資料存儲系統。它能高效管理大型檔案與結構化擷取結果，即便文件結構差異很大。其彈性結構、快速檢索與可靠性，使其成為本地文件智慧工作流程的理想選擇，也是 elDoc 結構化資料層的核心。

Qdrant：語意智慧與向量搜尋

Qdrant 透過本地生成的向量嵌入提供語意理解，使 elDoc 能超越關鍵字找出文件意義，包括偵測相似文件、重複文件及文件間關聯。此語意層對智慧檢索、文件群集及精確 RAG 問答至關重要。

Apache Solr：高速全文搜尋

Apache Solr 補充語意搜尋，提供企業級關鍵字索引。它能即時進行全文搜尋、篩選、排序與大型文件集的導覽。

Solr 與 Qdrant 結合形成混合搜尋引擎：關鍵字精準結合語意理解與 AI 推理。

驗證站：分數、信心水準與例外管理

除了擷取功能外，elDoc 還包括驗證站，用以評估 AI 結果的品質與可靠性。

此層會為擷取欄位分配信心分數，標示低信心或衝突資料，並識別需要人工審查的例外。驗證規則可跨文件應用，以檢測欄位缺失、不一致數值、閾值違規，或相關文件間不匹配（例如發票與合約或政策）。驗證站實現人機協作流程，確保 AI 輸出透明、可審計且可投入生產，而非黑箱結果。

穩健的安全框架：角色、權限與治理

安全性從 elDoc 的設計之初就被納入，即便在社群版中亦然。平台內建基於角色的存取控制（RBAC）框架，明確定義使用者與團隊的角色與責任。權限可套用於工作區、資料夾、文件及功能層級，包括對 GenAI 功能的存取，例如索引、對話、匯出與檔案分享。

elDoc 支援多因素身份驗證（MFA）以確保安全存取，並可整合企業身份提供者，包括 Active Directory（AD）或目錄型驗證系統。這確保了身份管理的一致性、使用者控制集中化，並符合現有安全政策。

所有操作皆被紀錄，建立明確的審計追蹤，用於文件存取、AI 互動與驗證決策，對合規、治理與信任至關重要。

除了安全與治理外，elDoc 支援高可用性部署。得益於其容器化架構，elDoc 可部署於叢集或複製配置中，以消除單點故障。這使組織能確保持續存取文件智慧、在多節點間擴展工作負載，並在維護或基礎設施中斷期間維持營運韌性。

綜合以上能力，elDoc 不僅適合用於實驗，也能為個人使用者到關鍵任務的企業部署提供安全、可靠且持續可用的文件智慧。