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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。

免費顧問諮詢

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