「投入了大量資源研究導入企業生成式 AI，但成效卻遠不如預期…」這是最近經常聽到的企業心聲。
隨著 AI 技術雨後春筍般的出現在市場上，越來越多企業躍躍欲試投入資源，欲開發自己的RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) ，認為“ Vector DB(向量資料庫)+ LLM(大語言模型) = 完成！〞然而，最終的結果往往是無止盡的資源投入，IT團隊精疲力盡，甚至是後悔當初應選擇現成的解決方案。企業在導入AI 時會遇上哪些挑戰？又有哪些隱藏的風險和維護成本？你的企業究竟適合自建自有RAG 亦或導入現有解決方案呢？
開發自己的RAG，企業最易忽略4大議題
RAG檢索增強生成結合了文字向量檢索的優點和大型語言模型(LLM)的生成能力，可大幅提升LLM所產生回應的準確性，消弭知識幻覺的問題。然而，企業在開發自己的RAG時，往往容易忽略以下議題：
- 各種文件和資訊來源複雜，難以彙整
- 安全議題，內外部資料外洩風險
- 稽核與法規的要求是否符合
- 如何與現有企業應用系統串接
而這當中的每項議題，皆可能衍生大量複雜的問題與陷阱，往往使得IT團隊耗費大量心力時間，甚至開發進度不斷延遲。其中可能需投入的成本包含：基礎設施成本(開發和測試環境、模型推理成本、備份和監控系統等)、專業AI人才和資安專家薪資及維護營運成本(安全性更新、模型升級、資料清理、成員培訓等)，建置的後的隱藏成本宛如無底洞般。
AI的效率和資料安全如何兼顧？
其中導入AI之前，資料安全更是企業最在意的議題之一。然而根據 AWS 2024年《Securing generative AI》報告指出儘管 82% 的受訪者表示安全可信任的 AI 對業務成功至關重要，但目前只有 24% 的生成式 AI 專案獲得安全保護。可將AI資料的挑戰分為以下三大類：
- 訓練資料來源多，整合算資源不易
- 無權限分級控管，易遭不肖人士竊取
- AI 資料傳輸遇駭，使服務中斷且機密外洩
企業如何享受 AI 帶來的效率同時，又兼顧其安全性？
如何利用OmniStor解決您導入AI時所有數據安全議題，打造零信任
華碩雲端深耕雲端服務十餘年，並滿足從中小企到大型企業的所有資料管理需求。全新打造 OmniStor AI，AI 時代的零信任數據管理平台，防範 AI 資料的存取風險和機敏資料外流議題，確保於高資安零信任的環境下，提升 AI 可用性與安全性。除方便AI資料訓練及分享外，更協助企業完善監控數據，輕鬆整合資料分析工具以加速決策。ASUS OmniStor AI 4大關鍵亮點：
- AI 資料存取權限嚴格控管
- 持續監控審核，符合AI使用指引
- 一站式整合AI 數據分析
- 端點即時同步建立數據安全中心
OmniStor 更提供串接接口，可自行選擇欲串接的語言模型。當企業使用開源語言模型時，往往擔心資料安全問題，OmniStor可對AI資料進行完整控管和審核，並結合加值應用 AI 問答知識庫服務 xBrain，企業可以在自主界定的範疇內，針對企業內部資料進行問答，快速建立企業專屬的零信任RAG。
總結
企業該選擇自建或現有解決方案，取決於各個組織的需求、資源和策略目標，自建RAG或許能夠擁有最大的自主權，但企業是否擁有足夠的技術能力、資源、時間，並考量背後龐大的風險成本，皆值得企業管理團隊仔細衡量。華碩雲端全台唯一擁有雲端技術自主研發能量，致力於以零信任為核心價值資料管理平台，提供細緻的權限控管與安全性機制，滿足數據管理上的所有資安需求，助攻企業快速啟動 AI 轉型。
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參考資料來源：