適用於安全本地部署文件管理的 LLM 與 RAG：在完全掌控下運用生成式 AI

隨著大型語言模型（LLM）與 RAG 驅動自動化的快速發展，越來越多組織希望將生成式 AI 納入其文件生態系統。然而，最大的障礙始終未變：安全性。對於高度受監管的產業、以隱私為核心的企業，以及處理敏感資料的組織而言，將文件傳送至外部雲端或讓機密資訊暴露給第三方 AI 供應商，都是無法承擔的風險。正因如此，愈來愈多企業選擇本地部署的生成式 AI 解決方案，在提供 LLM 的智慧能力與 RAG 的精準性的同時，確保每一份檔案、每一個向量以及每一項操作，都完全封閉於自身的基礎架構之內。

本文將說明 elDoc 如何實現這一切：您如何在完全受控的環境中運行先進的 LLM、編排 RAG 管線，並打造企業級的文件智慧，同時確保資料永遠不離開您的掌控範圍。無任何外洩，無供應商存取，無雲端依賴，只有在 100% 控制下的完整生成式 AI 能力。

真的能在完全本地部署的環境中運行高效能的 LLM 與 RAG 嗎？

是的，完全可以。 不過，前提是您必須理解其架構上的限制，並解決一系列多數傳統系統並非為此設計的關鍵技術挑戰。

在本地環境中運行生成式 AI，必須全面考量以下要點：

• 模型運算負載：LLM 與 VLM 需要大量的 CPU 與 GPU 資源，並仰賴記憶體最佳化與高效的量化策略。
• 向量搜尋效能：RAG 需要高效能的向量引擎（例如 Qdrant），以因應本地儲存、快速檢索與持續索引的需求。
• 中繼資料與關鍵字搜尋：傳統檔案系統已不足以應付需求，必須導入如 Apache Solr 等強大的本地搜尋層，整合語意搜尋與關鍵字檢索。
• OCR 與視覺處理：本地部署的 OCR 與具備版面感知能力的視覺模型，必須在不依賴雲端引擎的情況下完成整合。
• 管線編排：LLM、OCR、向量嵌入、檢索與驗證流程，必須在無任何外部依賴的情況下無縫協同運作。
• 安全性與存取控制：整個工作流程必須完全運行於企業內部邊界之內，具備角色型存取控制（RBAC）、加密機制、稽核紀錄，且不存在任何對外資料流動。

當這些挑戰以整體方式被解決，而非零散應對時，您將真正實現本地部署的生成式 AI，其智慧水準可媲美雲端 LLM，同時擁有 100% 的資料掌控權、零外洩風險，以及完整的合規性。

elDoc 如何解決這些挑戰：深入解析 elDoc 的本地部署生成式 AI 架構

要在完全本地部署的環境中實現高效能的生成式 AI，遠不只是「把 LLM 安裝在本地」這麼簡單。這需要一個高度整合、全面最佳化的架構，使所有組件，包括模型、搜尋引擎、OCR、向量儲存、流程編排與安全機制，都在組織自身的環境中運行。這正是 elDoc 所提供的能力：一套端到端、自給自足的生成式 AI 管線，專為私有基礎架構打造，同時不犧牲速度、準確性或智慧能力。以下將說明各個層級的運作方式。

本地 LLM（無外部呼叫，無雲端暴露）

elDoc 將 LLM 與 VLM 直接部署於您的內部邊界之內，確保所有語言處理、視覺推理、索引建立與文件理解，皆完全在本地環境中完成，不會將任何一個 token 傳送至您的基礎架構之外。與封閉且模型固定的平台不同，elDoc 讓您能完全自由地選擇所需的 LLM。

使用任何本地或開源 LLM

您可以運行任何開源或自行託管的模型，包括：

• 適用於僅使用 CPU 環境的輕量型 LLM
• 針對速度與成本效益最佳化的中型模型
• 適用於 GPU 叢集與高吞吐工作負載的大型 LLM
• 針對特定領域調校的模型，例如法律、金融、醫療
• 用於同時包含視覺與文字資料之文件的視覺語言模型

範例（不限於）：

• Llama 系列（Llama 3.x、Llama 2）
• Mistral 與 Mixtral
• 任何您選擇自行託管的 LLM

elDoc 採用模型中立且基礎架構高度彈性的設計，模型選擇、版本控管、更新策略與硬體配置，皆由您自行掌控。

關鍵技術能力：

• 採用經最佳化與量化的 LLM 進行本地模型託管，依硬體條件支援 Q4、Q8、GGUF、TensorRT 或原生 GPU 模型。
• 支援 CPU 與 GPU 的混合運算模式，同時實現高效能推論與具成本效益的彈性擴展。
• 無任何外部推論呼叫，elDoc 不依賴 OpenAI、Anthropic、Azure 或其他外部 LLM 供應商。
• 文件導向最佳化模型，專為資料擷取、摘要生成、分類、版面推理與多頁內容理解而微調。
• 支援 VLM（視覺語言模型），可解析結構化與非結構化 PDF、掃描文件、手寫內容，以及版面複雜的文件。

🎯 成果：您可在自身基礎架構內完整運行 LLM 與 VLM 的文件智慧能力，實現零外部資料暴露、完整的模型掌控、可預測的效能表現，以及全面的資料主權。

部署於企業內部邊界之內的嵌入式 RAG 管線

RAG 不僅僅是向量嵌入，而是需要一套高度協同運作的組件架構。elDoc 內建完整的本地部署 RAG 技術堆疊，包括：

本地向量嵌入生成

• 向量嵌入模型完全在您的基礎架構內運行。
• 支援文字、表格、影像與圖表等多模態向量嵌入。
• 透過高效批次處理與 GPU 加速，滿足大規模運算需求。

本地向量儲存（Qdrant）

• Qdrant 以本地服務形式部署。
• 高效能的近似最近鄰搜尋（HNSW），針對數百萬份文件進行最佳化。
• 不使用任何雲端向量資料庫，例如 Pinecone、Weaviate Cloud 或 Chroma Cloud。

本地中繼資料索引（Solr／OpenSearch）

• 提供全文索引，支援關鍵字與布林搜尋。
• 擷取中繼資料，以實現混合式搜尋，結合關鍵字與語意檢索。
• 支援分散式索引與複寫，滿足大型企業的規模需求。

完全自給自足的檢索機制

• 所有檢索、排序與上下文建構流程皆在內部完成。
• 本地 RAG 控制器負責最佳化內容切分、上下文組裝與重新排序。

🎯 成果：一套完全自給自足的 RAG 管線，全程運行於防火牆之後，提供高效能的資料檢索、精準的文件理解能力，且完全不依賴任何外部基礎架構或雲端服務。

本地 OCR 與視覺模型（不依賴任何雲端 OCR 供應商）

OCR 往往是本地部署 AI 自動化中最薄弱的一環，原因在於許多標榜「本地部署」的供應商，實際上仍暗中依賴 Google Vision、Amazon Textract 或 Azure OCR 等雲端服務來確保準確性。elDoc 透過提供完全整合的本地 OCR 與文件視覺模型，徹底避免任何外部依賴，所有處理流程皆在您的基礎架構內運行。

elDoc 支援的 OCR 引擎

elDoc 內建多款業界領先的本地 OCR 引擎，讓您可依效能、語言涵蓋範圍或硬體條件自由選擇：

• PaddleOCR：高準確度、多語言支援、GPU 加速
• Tesseract OCR：輕量化、速度快、適合 CPU 環境
• Qwen-VL／Qwen-VL-OCR 能力：透過 VLM 提供進階、類 OCR 的推理能力
• 自訂 OCR 管線：可插拔式架構，支援專有引擎整合

這些引擎可全面支援以下語系：

• 拉丁語系
• 中日韓（CJK）語系
• 西里爾字母語系

支援的文件類型

無論文件是品質良好的原生檔案，或是雜訊較多的掃描檔，elDoc 的本地 OCR 與視覺技術堆疊皆可穩定處理，包括：

• 掃描或原生 PDF
• 大型多頁 TIFF 檔案
• JPG、PNG 格式影像

電腦視覺層（超越 OCR 的結構化理解）

elDoc 的電腦視覺層遠不止於單純的文字擷取，而是在完全本地環境中理解文件的結構與視覺邏輯，即使面對雜亂、掃描、旋轉或視覺結構複雜的文件，也能穩定處理。在進行更深層分析之前，elDoc 會先對影像進行預處理與正規化，以強化與淨化文件內容。這些處理包含自動旋轉校正與去傾斜、橫向或倒置頁面的方向辨識、背景清理以去除雜訊或陰影、針對淡化文字的對比增強、低品質掃描或傳真頁面的去噪處理，以及邊界與輪廓的正規化，以提升分割精準度。這些步驟可大幅提高辨識準確率，並全面提升後續 LLM 與 OCR 的整體效能。

🎯 成果：一套完全本地部署的視覺理解層，能對文件影像進行正規化、強化與詮釋，精準識別文件結構、表格、區塊與各類視覺元素，其能力遠超傳統 OCR 所能達成的水準。

MongoDB 作為高效能的文件與中繼資料儲存核心

在 elDoc 的本地部署架構中，MongoDB 位於核心位置，作為儲存文件、中繼資料、處理狀態以及所有由 AI 產生洞察的關鍵骨幹。其彈性的資料結構與天然的可擴展性，使其特別適合生成式 AI 的文件工作負載，因為文件格式、結構與處理需求往往高度多樣化。

MongoDB 的結構彈性使 elDoc 能夠輕鬆處理非結構化與半結構化文件，而不受傳統關聯式資料庫僵化結構的限制。發票、合約、電子郵件、掃描 PDF、影像以及多頁 TIFF 檔案，在格式與版面上皆不盡相同，而 MongoDB 可在無需複雜結構遷移的情況下自然容納這種差異。對於大型檔案，系統透過 GridFS 進行高效儲存，實現 PDF、影像與其他二進位資產的高吞吐存取與快速擷取。

除了原始文件本身，MongoDB 在管理生成式 AI 管線所產生的大量中繼資料方面同樣表現卓越。它支援對 OCR 結果、分類標籤、工作流程狀態、RAG 中繼資料、頁面層級註解、處理日誌以及完整稽核軌跡進行快速查詢，使其非常適合用於大規模的即時搜尋、索引與流程自動化。透過內建的分片與複寫機制，MongoDB 能輕鬆支援包含數百萬份文件的資料庫。

以架構為核心的安全設計（不只是功能層面）

在本地部署環境中，企業需要對資料存取、系統行為以及生成式 AI 的互動擁有絕對控制權。elDoc 正是基於這一原則所打造。所有組件，包括 LLM、RAG、OCR、電腦視覺、向量搜尋與流程編排，皆完全在您的基礎架構內運行，不涉及任何外部服務。

存取治理透過強健的角色型存取控制（RBAC）機制來實現，使管理者能精準掌控誰可以檢視、編輯、分享、處理或核准文件。權限可依部門、角色、工作流程、敏感度分類，甚至單一文件層級進行設定。多因素驗證（MFA）與選用的一次性密碼（OTP）進一步強化身分驗證，確保只有經授權的使用者才能存取敏感文件或生成式 AI 功能。

當使用生成式 AI 與文件進行互動式對話時，這種存取模型顯得尤為關鍵。理論上，使用者可能試圖透過 LLM 詢問機密內容，但 elDoc 會在 AI 層級直接套用存取權限加以防範。系統確保使用者只能查詢或生成其被授權存取之文件的資訊，未經授權者即使透過 AI 對話，也無法擷取、摘要或分析受限文件的任何內容。這是 elDoc 安全治理中的核心機制之一。

為滿足企業級可靠性需求，elDoc 支援高可用性部署模式，包括叢集架構、故障移轉、負載平衡與分散式設計，即使在大規模或關鍵任務環境中，也能確保系統持續穩定運作。

在 elDoc 中執行的每一項操作，包括文件存取、流程推進、模型推論、資料擷取或分享行為，皆會完整記錄於稽核軌跡中，以支援法規遵循、內部調查與營運透明度。同時，系統提供即時監控與活動追蹤，讓管理者清楚掌握系統效能、使用者行為、管線運作狀態與模型使用情況，並能及早偵測異常或不尋常的存取模式。

對於需要更嚴格控管的產業，可依據內部政策與法規框架，啟用額外的防護措施，例如選用的加密機制與強化的安全設定。