本地部署LLM：企業級RAG與NVIDIA GPU AI伺服器

本地部署LLM解決方案AiLocalLM，結合企業級RAG知識庫、NVIDIA GPU伺服器與私有內網ChatGPT，協助企業在自己的機房、內網或私有雲環境中，建立安全、可治理、可稽核及可持續擴充的企業私有化AI平台。https://www.ailocallm.com/

許多企業已經開始使用生成式AI，但仍面臨幾項重要問題：

• 企業文件是否會被傳送到外部服務？
• 員工能否查到最新且正確的內部資料？
• AI回答是否具有文件來源與引用依據？
• 不同部門能否設定不同存取權限？
• 使用紀錄、文件異動與權限操作是否可以稽核？
• GPU伺服器如何依使用人數與模型需求規劃？
• 是否可以先從小型POC開始，再逐步擴大？

AiLocalLM以本地LLM、企業級RAG、權限治理及NVIDIA GPU推論架構為核心，讓企業在自己的基礎設施中使用生成式AI。

什麼是本地部署LLM？

本地部署LLM是將大型語言模型部署於企業自有伺服器、私有雲、機房或內部網路環境中執行。

與完全依賴外部公有雲API的方式相比，本地AI可讓企業自行控制：

• 模型版本
• 文件與資料來源
• 使用者帳號
• 部門與角色權限
• 提示詞與查詢紀錄
• 模型升級節奏
• GPU資源
• 系統可用性
• 資料保存位置
• 稽核與治理政策

企業的提示內容、文件、向量索引及查詢紀錄，可以保留在組織控制的環境中。

為什麼企業需要LLM私有化部署？

企業導入生成式AI時，除了模型能力，也必須考慮資料安全、權限治理、成本與長期營運。

本地部署LLM的主要優點包括：

資料留在企業內部

企業文件、SOP、合約、技術手冊及查詢內容可保留在內部環境，降低重要資料傳送至未經核准外部服務的風險。

成本較容易預估

可依使用人數、同時查詢量及模型規模規劃硬體資源，降低完全依照Token使用量計費所造成的成本不確定性。

延遲與可用性可控

企業可以依據內部網路、GPU資源及服務需求調整推論效能、可用性與升級時間。

支援受限或離線環境

對於政府、金融、製造、醫療及高資安需求單位，可規劃封閉內網、受限網路或離線部署方式。

什麼是企業級RAG？

RAG是Retrieval-Augmented Generation的縮寫，中文通常稱為「檢索增強生成」。

一般大型語言模型主要根據既有訓練資料回答問題，通常不了解企業最新的：

• SOP
• 技術手冊
• 產品規格
• 內部制度
• 合約條款
• 品質文件
• 客服知識
• 公文與法規
• 維修紀錄
• 歷史案例

企業級RAG會在AI回答前，先從使用者有權限存取的文件與知識庫中檢索相關內容，再根據檢索結果產生回答。

這讓AI回答不只是一般性的推測，而是可以附上：

• 引用文件名稱
• 相關段落
• 文件版本
• 資料更新時間
• 知識庫來源
• 回答信心狀態
• 待人工確認提示

RAG知識庫如何運作？

企業級RAG通常包含以下流程：

文件導入

將PDF、Word、Excel、PowerPoint、網頁、FAQ、SOP、合約與技術文件匯入知識庫。

文件解析與切分

將文件轉換為適合檢索的內容區塊，保留文件名稱、章節、頁碼及版本等資訊。

向量索引

將文件內容轉換為向量，以支援語意搜尋與相似內容檢索。

權限過濾

系統會依使用者的部門、角色、專案或租戶，限制可搜尋的文件範圍。

檢索與生成

收到問題後，先檢索最相關內容，再將檢索結果交給本地LLM產生回答。

引用與稽核

回答可以附上引用來源，同時記錄查詢者、時間、使用文件及操作紀錄。

私有內網ChatGPT

AiLocalLM可在企業內網提供類似ChatGPT的對話介面，讓員工以自然語言查詢企業內部知識。

使用者可以直接詢問：

• 某一項制度的最新規定為何？
• 某台設備出現錯誤代碼時如何處理？
• 哪一份SOP包含此操作流程？
• 某項合約條款與標準版本有何差異？
• 某個產品的規格及限制是什麼？
• 如何根據案例與型錄產生提案草稿？
• 哪些工單反覆出現相同問題？
• 某一份公文或法規適用於哪些情況？

系統會根據企業授權資料回答，並顯示文件引用來源。

AI文件問答與AI語意搜尋

傳統企業搜尋通常依靠檔名或完全相同的關鍵字，因此使用者必須知道文件名稱或精確用語。

AI語意搜尋則可理解問題的意思，即使文件使用不同詞彙，也能找到相關內容。

例如，員工搜尋：

客戶要求退貨時應如何處理？

即使文件標題是：

產品退換貨作業程序

RAG知識庫仍可根據語意找到相關文件與段落。

AiLocalLM可支援：

• PDF文件問答
• Word文件問答
• 多文件交叉查詢
• SOP語意搜尋
• 合約條款搜尋
• 技術文件摘要
• FAQ生成
• 文件比較
• 知識庫問答
• 來源引用

NVIDIA GPU伺服器規劃

本地部署LLM的效能與GPU、CPU、記憶體、儲存及網路架構密切相關。

AiLocalLM會依據以下需求進行規劃：

• 文件數量
• 文件成長速度
• 使用者人數
• 同時查詢人數
• 模型參數規模
• 模型量化方式
• 上下文長度
• 是否多模型並行
• 是否需要圖像或語音模型
• 回應延遲要求
• 是否需要高可用性
• 儲存與備份需求
• 網路頻寬
• 未來擴充需求

A方案：入門單機

建議配置摘要：

RTX 4090 24GB ×1
128GB RAM
NVMe 4TB
2.5GbE／10GbE擴充

適用情境：

• 中小型團隊
• 企業AI POC
• 單一部門試點
• 本地LLM驗證
• 中小型RAG知識庫
• 低至中等並發需求

主要優點：

• 導入成本較低
• 建置速度快
• 適合先驗證實際效果
• 未來可再升級或擴充

B方案：標準雙機

建議配置摘要：

推論伺服器×2
多模型並行
獨立索引／檔案節點
10GbE網路

適用情境：

• 多部門正式上線
• 多人同時使用
• 多模型並行
• 需要較佳可用性
• 文件量持續成長
• 客服、業務與內部知識庫同時運行

主要優點：

• 效能與擴充性較平衡
• 推論與索引可分離
• 可支援更多同時使用者
• 適合正式企業環境

C方案：企業高配

建議配置摘要：

48GB GPU ×多卡
長上下文
高併發
企業級儲存
高速網路
高可用性架構

適用情境：

• 大型企業
• 高負載應用
• 多部門與多模型
• 長上下文模型
• 高併發需求
• 高可用性及備援要求
• 嚴格資安與治理需求

主要優點：

• 高推論效能
• 高穩定性
• 支援多GPU
• 適合大型企業正式部署
• 可搭配企業級儲存與網路架構

SSO、RBAC與稽核日誌

企業AI系統不應讓所有人都能查看全部資料。

AiLocalLM可整合：

SSO單一登入

使用企業現有帳號登入，降低多組帳號管理負擔。

RBAC角色權限

依據部門、職務、專案、租戶或知識庫設定存取權限。

Audit Log稽核日誌

記錄：

• 使用者登入
• 查詢問題
• 引用文件
• 文件新增與更新
• 權限變更
• 管理操作
• 系統錯誤
• 模型使用情況

政策層

可依需求設定：

• 允許清單
• 禁止查詢範圍
• 個資遮罩
• 機敏資料規則
• 回答限制
• 人工確認流程

企業知識引擎

企業知識引擎可以將分散於檔案伺服器、部門資料夾、雲端硬碟及不同系統中的知識，轉換為可搜尋、可問答及可治理的企業知識平台。

可應用於：

• 企業AI知識庫
• 企業內部知識庫
• SOP知識庫
• 技術文件知識庫
• 法規知識庫
• 合約知識庫
• 產品知識庫
• 客服知識庫
• 維修知識庫
• 教育訓練知識庫

客服Copilot

客服與服務台Copilot可協助：

• 搜尋客服FAQ
• 提供SOP指引
• 摘要客服工單
• 建議回覆內容
• 比對歷史案例
• 統一回覆口徑
• 標示引用來源
• 降低重複查詢
• 提升首次解決率
• 協助新人快速上手

客服人員仍保有最終回覆與判斷權，AI主要提供資料查詢與建議。

業務Copilot

業務Copilot可根據企業核准的：

• 產品型錄
• 成功案例
• 提案範本
• 價格資料
• 服務內容
• FAQ
• 銷售話術
• RFP文件

協助產生：

• 提案草稿
• 客戶回覆
• 產品比較
• RFP回應
• 簡報大綱
• 常見問題
• 會議摘要
• 後續行動清單

法務Copilot

法務與合約Copilot可協助：

• 合約條款搜尋
• 條款摘要
• 版本比較
• 標準條款比對
• 風險提示
• 法規文件搜尋
• 案例文件檢索
• 內部法務知識問答

AI提供文件整理與檢索協助，不取代律師的專業法律判斷。

維運Copilot

工程維運Copilot可根據SOP、設備手冊、工單與歷史案例，協助：

• 設備故障排查
• 錯誤代碼查詢
• 維修流程建議
• 檢查清單
• 安裝步驟
• 工單摘要
• 返工原因分析
• SOP一致性檢查
• 新人工程師訓練

企業搜尋Enterprise Search

企業搜尋模組可整合多種文件來源，提供：

• AI語意搜尋
• 全文搜尋
• 文件摘要
• 多文件問答
• 相似文件推薦
• 引用來源
• 權限過濾
• 搜尋歷程
• 文件版本追蹤

即使資料散落在不同系統與資料夾，也能透過統一入口查詢。

營運洞察與VOC Analytics

營運洞察模組可分析：

• 客服工單
• 客戶意見
• 服務紀錄
• 常見問題
• 客訴內容
• 產品問題
• 銷售對話
• 維修案件

將大量文字資料轉換為：

• 主題分類
• 趨勢摘要
• 重複問題
• 風險訊號
• 改善建議
• 決策資訊

內容與行銷Copilot

內容與行銷模組可依企業核准資料協助產生：

• 產品說明
• FAQ
• 部落格草稿
• EDM內容
• 多語翻譯
• 社群文案
• SEO內容
• 技術文件
• 教育訓練教材

應建立人工審核流程，避免未確認內容直接對外發布。

適用產業

製造業

• 技術手冊與SOP搜尋
• 品質文件摘要
• 維修案例查詢
• 工安與ISO文件
• 製程知識傳承
• 設備異常問答

金融與保險

• 內部法規查詢
• 合規流程搜尋
• 產品知識問答
• 文件摘要
• 內部教育訓練
• 權限與稽核管理

醫療與生技

• 研究資料整理
• 院內指引搜尋
• 教育文件問答
• 文件摘要
• 行政流程查詢
• 私有化部署

AiLocalLM定位為文件與知識管理工具，不取代醫療診斷或臨床專業判斷。

政府與公共單位

• 公文搜尋
• 法規與函釋查詢
• 報告摘要
• 跨單位資料查詢
• 內部知識庫
• 封閉內網部署

法務與會計

• 合約條款搜尋
• 案例文件檢索
• 法規摘要
• 內部知識問答
• 文件版本比較
• 權限稽核

工程與建築

• 工程規範搜尋
• 施工文件整理
• 圖說與SOP查詢
• 維運知識庫
• 工地教育訓練
• 歷史案件查詢

從POC到正式上線

實際時程需依資料品質、資安要求、GPU硬體、整合範圍及測試流程評估。

參考導入流程：

第1至2週：定義情境與文件導入

• 確認使用部門
• 選擇高價值應用
• 整理文件來源
• 建立初步知識庫
• 確認回答與引用效果

第3至4週：安全與監控

• 建立帳號與角色
• 設定SSO與RBAC
• 建立稽核日誌
• 調整資料遮罩
• 建立效能監控

第5至8週：擴大使用與系統整合

• 擴大使用者
• 加入更多知識庫
• 串接企業系統
• 調整GPU容量
• 建立正式維護流程

此為參考範圍，不代表所有專案均能在相同時間完成。

交付內容

依專案範圍可包含：

• 本地LLM伺服器環境
• NVIDIA GPU伺服器規劃
• 推論服務部署
• RAG知識庫
• 文件導入流程
• AI語意搜尋
• 文件問答
• 對話介面
• SSO整合
• RBAC權限管理
• Audit Log
• GPU監控
• 系統健康監控
• 備份與維護建議
• 部門Copilot模組
• 教育訓練
• POC驗證報告

為什麼選擇AiLocalLM？

資料留在內部

支援自有機房、私有雲及內網部署，降低重要資料外流風險。

AI回答有來源

企業級RAG可顯示引用文件與相關段落，讓回答較容易確認與追溯。

權限可以控管

搭配SSO、RBAC及多知識庫權限，依不同部門與角色限制資料存取。

操作可以稽核

透過稽核日誌記錄查詢、文件異動與管理操作。

GPU方案可以擴充

可先從單機POC開始，再依實際使用量擴大至雙機、多GPU或企業叢集。

支援各部門應用

可從客服、業務、法務、維運或企業搜尋等單一部門開始，再逐步擴展。

十、FAQ常見問題

什麼是本地部署LLM？

本地部署LLM是將大型語言模型部署在企業自有伺服器、私有雲或內部網路中執行，讓提示內容、文件及查詢紀錄保留在組織控制的環境內。

本地LLM一定需要GPU嗎？

大型語言模型可以使用CPU執行，但若要提供較快回應、多人並發或較大型模型，通常建議使用GPU。實際配置需依模型、使用人數與效能需求評估。

企業級RAG如何運作？

RAG會先從企業授權的知識庫中搜尋相關文件，再根據檢索內容產生回答，並可附上文件引用來源。

RAG可以降低AI幻覺嗎？

RAG可讓回答依據企業文件產生，降低缺乏依據的回答風險，但不能完全消除錯誤。仍需搭配資料治理、權限管理與人工確認。

可以部署成私有內網ChatGPT嗎？

可以依需求建立企業內網對話介面，讓員工在內部環境中使用類ChatGPT的問答功能。

可以限制不同部門看到不同資料嗎？

可以透過SSO、RBAC、知識庫權限與資料隔離，設定不同部門、角色與專案的存取範圍。

支援哪些文件格式？

可依建置方案支援PDF、Word、Excel、PowerPoint、文字、網頁、FAQ、SOP及其他企業文件。

可以先做小型POC嗎？

可以先選擇單一部門、單一知識庫或單一應用情境進行試點，再依結果擴大。

POC需要多久？

一般可參考2至8週，但實際時程取決於文件數量、資料品質、硬體準備、資安要求與系統整合範圍。

可以串接ERP、CRM或工單系統嗎？

可依第三方系統是否提供API、資料格式、存取權限及合作條件進行整合評估。

如何選擇GPU方案？

需要評估文件量、使用人數、同時查詢數、模型大小、上下文長度、多模型需求及效能目標後，再選擇A、B或C方案。

AI回答會顯示資料來源嗎？

企業級RAG可依建置方式顯示文件名稱、相關段落、頁碼或其他引用資訊。