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企業級 AI 基礎架構

企業若要安全且持續地運用 AI,不僅需要優秀的 AI 模型,更需要具備穩健、安全且完善治理的架構。Going Cloud 的企業級 AI 基礎架構提供企業部署 AI 所需的核心基石,整合多代理系統(Multi-Agent System, MAS) 與進階護欄 (Guardrails),協助企業打造安全、可信賴且能正式營運的 AI 應用環境。

AI 基礎架構設計

我們的生成式 AI 藍圖以安全性為核心進行設計,由五大支柱組成:

應用管理

將 AI Agent 與業務工作流程無縫整合至企業既有系統及使用者介面(UI)。

護欄

針對 AI 的輸入與輸出進行全面管控,協助企業落實法規遵循(Compliance)及個人資料保護。

知識庫

結合進階 RAG 技術與企業內部資料,提供更精準且符合業務情境的回應。

多代理系統

透過多個 AI Agent 協作,執行複雜的業務流程與任務,提升整體作業效率。

記憶管理

提供短期與長期記憶機制,持續保留業務情境與互動脈絡,讓 AI 提供更連貫且符合上下文的回應。

生成式 AI 導入框架

應用層
前台
多輪對話 / 對話狀態 / 對話歷史紀錄
後台
知識管理 / Agent 管理 / 身份管理 / 日誌管理
LLM Ops
評估 / 追蹤 / 監控 / 回饋
協調層
護欄
提示詞注入攻擊 / 內容與個人識別資訊(PII)過濾 / 客製化
多代理系統
通訊協定 (HTTP、MCP、A2A) / 框架(LangGraph、ADK、Strands)
知識檢索
關鍵字搜尋 / 語意搜尋 / 網路搜尋 / Text-to-SQL
記憶管理
短期記憶 / 長期記憶
基礎層
知識庫
結構化資料 / 非結構化資料
LLM
閉源 / 預訓練 / 微調
運算資源
虛擬機器 / 容器 / 無伺服器

核心架構支柱

在整體架構中,有兩項核心能力,確保 AI 應用兼具安全與智慧。

專為企業級標準打造

本架構透過嚴謹的治理機制,協助企業建立兼具合規、安全、可擴展與高度彈性的 AI 生態系。

負責任的 AI 與治理

整合 AI 倫理、安全性、治理與可觀測性的框架,確保 AI 長期運作的可信度與穩定性。

模型彈性

依據不同應用場景自由選擇最適合的大型語言模型(LLM),並結合 Going Cloud 在 AWS Bedrock、SageMaker 等服務的深厚實務經驗,打造最佳解決方案。

投資報酬率與營運效率最大化

持續監控模型漂移(Model Drift)與使用成本,優化模型效能與資源配置。

FAQ

1. 什麼是企業級 AI 基礎架構?為什麼企業需要它?
企業級 AI 基礎架構是支援企業部署、管理及擴展 AI 解決方案的技術架構與方法。它涵蓋效能、安全性、治理、負責任的 AI 應用及成本管理,協助企業更穩定、可靠地導入 AI,並創造長期業務價值。
2. 企業級 AI 基礎架構包含哪些層次?
企業級 AI 基礎架構通常分為三個層次:
-基礎層:提供安全、可擴展且具備治理機制的 AI 基礎設施
-協調層:負責整合 AI 模型、資料與工作流程
-應用層:則將 AI 能力轉化為實際的業務應用
三者相互配合,協助企業建置安全、可擴展且符合業務需求的 AI 解決方案。
3. 你們支援哪些大型語言模型(LLM)?會不會被綁定?
Going Cloud 不受單一模型限制,支援多種主流大型語言模型,包括 Anthropic Claude、Meta Llama、OpenAI GPT 及 Google Gemini,並可透過 Amazon Bedrock 等企業級平台進行管理。企業可依據效能、成本、安全性及業務需求,選擇合適的模型。
4. 如何提升 AI 生成回答的準確性與可靠性?
沒有任何 AI 模型能完全避免錯誤。Going Cloud 透過多層機制降低錯誤回答的風險:
-檢索增強生成(RAG):以可信賴的企業文件與資料作為回答依據
-LLMOps 與安全防護機制:持續監控、評估輸出品質,並透過防護措施降低風險
-記憶管理:協助 AI 在多輪對話與工作流程中維持上下文一致性
5. 什麼是 LLMOps?為什麼 AI 上線後還需要持續監控?
LLMOps 是管理、監控及維運正式環境中大型語言模型應用的流程與工具。AI 上線後,持續監控有助於追蹤系統效能、發現品質問題、管理成本及評估模型表現,並因應業務需求與合規要求的變化,確保 AI 應用持續穩定運作。
6. AI 的記憶管理是什麼?短期與長期記憶差在哪?
記憶管理讓 AI 應用能保留並運用相關上下文,提供更連貫且符合情境的回答。短期記憶有助於維持對話或工作流程的連續性,長期記憶則可保留有助於個人化服務、歷史脈絡及持續性決策的資訊。
7. 為什麼企業 AI 應用需要治理?
AI 治理協助企業建立明確的政策、管控機制與責任分工,規範 AI 系統的開發及使用。完善的治理有助於滿足資訊安全、法規遵循、透明度與負責任 AI 等要求,並確保 AI 應用符合企業目標與內部規範。
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