企業級 Agentic RAG：自建還是採用現成方案（自研 vs elDoc）

企業在採用 AI 的方式上正快速演進。從最初對公開 AI 工具的試驗，已轉變為邁向企業級 AI 系統的策略性轉型。這一發展歷程通常分為三個階段：

1. 公開 AI（以聊天為基礎的助理）
2. 企業級 RAG（連接內部資料）
3. Agentic RAG（能自主執行工作的 AI）

這一轉型的核心在於：

Agentic RAG（檢索增強生成），結合企業知識存取、AI 推理與自動化執行能力。

當企業發展至此階段時，會面臨一項關鍵決策：

應該自行建立 Agentic RAG 系統，還是採用像 elDoc 這樣的平台？

演進歷程：從對話到行動，第 1 階段：公開 AI（孤立式智慧）

企業對 AI 的早期採用始於 Claude、ChatGPT 等公開工具，並引入了簡單的互動模式：

User → AI → Answer

此階段帶來了明顯的優勢，如自然語言互動、快速回應以及提升個人生產力。然而，當應用於企業環境時，其限制也迅速顯現。

1. 缺乏企業資料存取能力

公開 AI 系統在運作時未連接企業內部系統，因此無法存取：

• 內部文件
• 結構化資料（ERP、CRM、財務系統）
• 協作平台，例如 Microsoft SharePoint

因此，其回應通常是：

• 通用內容，而非企業專屬
• 未基於實際業務資料

2. 類搜尋行為，而非真正智慧

在實際應用中，早期 AI 更像是一種進階搜尋引擎：

• 擷取並重組既有資訊
• 有效進行內容摘要
• 缺乏對企業情境的深度理解

這意味著：

• 無法理解業務流程
• 無法理解資料之間的關聯性

👉 系統「看似智慧」，但缺乏實際運作層面的理解。

3. 缺乏對歷史與動態資料的理解

企業資料具有以下特性：

• 具歷史性（交易、趨勢、記錄）
• 具動態性（持續變動）
• 分散於多個系統之中

公開 AI 無法：

• 追蹤資料的歷史演變
• 對時間序列模式進行推理
• 結合即時與歷史資訊

👉 這將導致回應在單一情境下可能正確，但與當前業務實際情況不一致。

4. 公開 AI 服務中的資料外洩風險

公開 AI 服務的另一項關鍵限制在於資料處理方式。在多數情況下，使用者必須將文件上傳或將內容貼至外部平台進行處理，這將帶來重大的企業風險。

• 敏感文件（如財務資料、合約、人資紀錄）會離開企業受控環境
• 資料可能在企業安全邊界之外被處理
• 可能暴露於第三方系統或被非預期地保留

👉 對企業而言，這將帶來：

• 合規風險
• 資料外洩疑慮
• 法規違規風險（例如財務或個人資料處理）

公開 AI 在設計之初並未將企業級資料治理作為核心需求。

5. 缺乏存取控制與權限感知能力

公開 AI 服務通常無法理解或執行企業的存取控制機制。

在企業環境中：

• 資料依角色劃分（人資、財務、法務）
• 存取權限在文件、資料夾或系統層級受到控制
• 權限受到嚴格執行

然而，在公開 AI 中：

• 一旦資料被上傳，權限脈絡即會遺失
• AI 無法區分授權與未授權資料
• 未與身份系統或基於角色的存取控制整合

👉 這將產生重大風險：

使用者可能在無意間暴露或處理本不應存取的資料。

6. 無法處理大規模企業資料

企業資料並非小規模或簡單，通常包括：

• 大型文件庫（資料量達 TB 級）
• 掃描影像與 PDF 文件
• 歷史檔案
• 持續增長的資料集

公開 AI 服務面臨實際限制：

• 檔案大小限制
• 上傳限制
• 無法高效處理大量資料
• 不支援持續性資料導入管線

👉 尤其針對掃描文件：

• 需要 OCR 處理
• 需要結構化處理管線
• 無法透過簡單上傳介面完成處理

第 2 階段：企業級 AI 助理（RAG 與 Copilot，已連接但智慧仍有限）

隨著企業逐步超越公開 AI，下一步是採用企業整合型助理，例如 Microsoft Copilot 與 Google Gemini。

這些解決方案引入了企業連接型 AI 的概念，通常由早期的 RAG（檢索增強生成）能力所驅動。

User → Enterprise data (partial access) → AI → Answer

相較於公開 AI，這代表了顯著的提升：

• 可存取內部文件
• 與企業工具整合（電子郵件、文件、協作平台）
• 提供更具上下文的回應

然而，儘管有這些進展，企業很快仍面臨結構性限制。

1. 資料存取碎片化

企業 Copilot 通常僅連接特定生態系統，而非整個企業環境。

• 在自身平台內表現強大（例如 Microsoft 或 Google 生態）
• 對外部系統的存取有限或無法存取
• 在以下系統之間整合困難：
  
  • ERP 系統
  • 財務平台
  • 傳統資料庫
  • 第三方應用程式

👉 結果是：

AI 僅能看到企業資料的部分視圖

2. 助理模式，而非營運系統

Copilot 與 Gemini 主要作為個人助理運作，而非企業級營運系統。

它們可以：

• 協助使用者撰寫、摘要或搜尋
• 在應用程式內回應查詢

但它們無法：

• 執行端到端工作流程
• 大規模處理文件
• 自動化多步驟業務流程

👉 工作仍需由使用者主導。

3. 缺乏跨系統的權限感知能力

雖然企業工具會在自身生態系統中執行權限控制，但在以下情況下會出現挑戰：

• 使用者跨部門流動
• 資料跨越多個系統
• 需要跨職能工作流程

AI 助理：

• 無法原生統一跨系統權限
• 在多系統環境中難以維持一致的存取控制
• 缺乏對企業整體身份與授權模型的完整理解

👉 這使得安全性與治理成為關鍵議題

4. 缺乏原生文件處理管線能力

在處理真實企業資料時，尤其是：

• 掃描文件
• PDF 文件
• 影像

企業仍需自行建立：

• OCR 處理管線
• 文件導入流程
• 資料擷取工作流程

類似 Copilot 或 Gemini 的解決方案：

• 未提供完整的文件處理管線
• 需額外整合服務以完成 OCR 與結構化擷取

👉 整合負擔依然存在

5. 面對企業資料規模的擴展挑戰

企業通常處理：

• TB 級文件資料
• 歷史檔案
• 持續增長的資料集

類似 Copilot 或 Gemini 的系統並非為以下需求設計：

• 大規模資料導入
• 批次文件處理
• 持續性管線運行

👉 其設計重點在互動使用，而非營運規模

6. 從 RAG 轉向 Agentic RAG

或許最重要的限制在於概念層面。

早期企業 AI 著重於：

RAG，即檢索並回應

然而，企業如今需要的是：

Agentic RAG，即檢索、推理並執行行動

這帶來新的需求：

• 多步推理
• 跨系統協同
• 自動化執行
• 驗證與決策能力

類 Copilot 的助理：

• 僅在小規模場景中運作
• 著重單一查詢
• 缺乏真正的 Agentic 能力

👉 無法支援端到端的業務流程自動化

策略性決策：自建還是採用平台，選擇 elDoc 的 Agentic RAG

在 Agentic RAG 階段，企業會面臨關鍵轉折點：

我們應該自行建立完整的 Agentic RAG 系統，還是採用如 elDoc 這樣已具備完整能力的平台？

這已不再只是技術選擇，而是關乎速度、風險、可擴展性與安全性的策略性決策。

隨著企業從聊天式 AI 與早期 RAG 實作邁向更進階階段，建構與運營 Agentic RAG 系統的複雜性愈發明顯。企業不再處理單一應用場景，而是面對：

• 多步驟工作流程
• 跨系統分散的資料
• 敏感與受監管的資訊
• 大規模文件處理，通常達 TB 級
• 持續且即時的運作

👉 挑戰不僅在於智慧能力，而在於如何安全且可擴展地協同運作這些智慧能力。

為何 Agentic RAG 需要像 elDoc 這樣的平台

Agentic RAG 代表企業 AI 的根本性轉變。

它不再只是孤立的智慧或已連接的知識，而是將 AI 深度嵌入企業的執行層。

不同於傳統 AI 系統，Agentic RAG 引入了本質上高度複雜且彼此相互關聯的能力：

• 跨多個企業系統進行檢索
• 結合歷史與動態資料進行上下文推理
• 執行行動，例如資料擷取、驗證與系統更新
• 持續且由事件驅動的工作流程自動化

這些能力無法在孤立環境中有效運作，必須依賴協同且整合的運作環境。

為何平台化方法至關重要

為了在大規模環境中支援 Agentic RAG，企業需要：

1. 統一的資料存取

• 無縫連接文件、資料庫與各類系統
• 能夠同時檢索結構化與非結構化資料

2. 整合式文件處理

• 原生支援 PDF、掃描文件與影像處理
• 內建 OCR 處理管線
• 持續導入大量文件資料

3. 多步推理與驗證

• 迭代式檢索與分析
• 跨文件推理
• 依據業務規則與歷史資料進行驗證

4. 工作流程協同

• 協調多步驟流程
• 根據事件觸發行動
• 處理例外情況與人機協作場景

5. 嚴格的安全性與存取控制

• 基於權限的檢索
• 執行基於角色的存取控制
• 安全的執行環境
• 對決策與行動提供完整可審計性

6. 支援企業級工作負載的可擴展性

• 每日處理數千份文件
• 處理 TB 級資料
• 支援平行執行與即時運作

7. 完全本地部署與隔離式執行環境

對許多企業而言，特別是在金融、醫療與政府等受監管產業中，資料控制與隔離是不可妥協的要求。

Agentic RAG 系統不僅需要大規模處理資料，還必須確保：

• 敏感資料絕不離開企業內部
• 執行環境在團隊、客戶或業務單位之間保持隔離
• 執行過程可控、可審計且安全

即用型架構：Agentic RAG 在 elDoc 中的運作方式

elDoc 提供完整整合的 Agentic RAG 架構，將所有必要組件統一於單一運作平台之中。

核心架構組件

elDoc AI 管線整合以下組件：

• MongoDB：文件儲存與結構化資料持久化
• Apache Solr：基於關鍵字的全文搜尋
• Qdrant：用於語意相似度與上下文檢索的向量搜尋
• OCR 引擎：從掃描文件與影像中擷取文字
• LLM 模型：推理、解讀與生成
• AI 代理：規劃、協同與任務執行

對企業 AI 而言，一項關鍵需求是對大型語言模型的選擇自由與控制能力。elDoc 採用模型無關的架構設計，不會將企業鎖定於單一供應商，使企業能根據效能、成本與合規需求，自由選擇、組合並切換各類領先的 LLM。

支援的模型包括：

• Claude
• ChatGPT
• DeepSeek
• Kimi
• 以及其他企業級或開源模型

端到端流程

Documents / Data Sources
        ↓
OCR & Ingestion
        ↓
Storage (MongoDB)
        ↓
Hybrid Retrieval (Solr + Qdrant)
        ↓
LLM Reasoning
        ↓
AI Agent Planning & Execution
        ↓
Validation & Workflow Actions
        ↓
Output to Enterprise Systems

各組件如何協同運作

1. 導入與處理

• 文件從企業系統中導入
• OCR 從掃描文件中擷取文字
• 資料儲存於 MongoDB

2. 混合式檢索

• Apache Solr 提供精準的關鍵字搜尋
• Qdrant 提供語意向量搜尋

👉 二者結合可提供：

• 準確檢索
• 上下文理解

3. 推理層

• LLM 模型對檢索資料進行解讀與分析
• 支援跨文件的多步推理

4. Agentic 執行

• AI 代理動態規劃任務
• 決定下一步需檢索的資料
• 執行行動，例如擷取、驗證與系統更新

5. 驗證與工作流程整合

• 根據業務規則對結果進行驗證
• 觸發工作流程
• 將例外情況交由人工審核

6. 安全且可控的運作

• 在檢索階段即執行存取控制
• 僅處理已授權資料
• 所有操作皆被記錄並可審計

透過安全的 Agentic RAG 加速企業 AI 發展

對部分企業而言，自行建立企業級 RAG 管線可能是一種可行方式，但其本質上高度複雜、易出錯，且需要在工程、整合、安全與持續優化方面投入大量資源。隨著企業邁向 Agentic RAG，AI 不僅需要檢索資訊，還需在大規模環境下進行推理、驗證並執行工作流程，相關挑戰顯著增加，使自建方案在維護與安全性上更加困難。相較之下，elDoc 提供即用型且安全的 Agentic RAG 框架，使企業能從第一天起採用企業級 AI，並具備內建架構、治理能力、可擴展性與靈活性。這使企業能將重心從建構與維護複雜系統，轉向透過智慧且安全的自動化實現實際業務成果。