On-Premise AI คือการติดตั้งระบบในโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรดูแลเอง ขอบเขตไม่ได้มีเพียงเครื่อง GPU แต่รวมเครือข่าย การจัดเก็บข้อมูล ระบบยืนยันตัวตน การสำรอง และการรับมือเหตุขัดข้อง
แนวทางนำไปใช้
เลือกงานค้นระเบียบที่อนุญาตเป็นโครงการนำร่อง ระบุชั้นความลับ การเก็บบันทึก และผู้อนุมัติผลลัพธ์ ตรวจข้อกำหนดหน่วยงานก่อนเปิดใช้เอกสารจริง
รายการตรวจสอบก่อนเริ่ม
- เส้นทางข้อมูล
- การกู้คืนสำรอง
- ผู้ดูแลระบบ
ข้อมูลความสามารถและ Deployment ต้องยืนยันเป็นรายโครงการ ไม่มีการกล่าวอ้าง Certification, ROI หรือรายชื่อลูกค้าที่ไม่มีหลักฐาน
คำถามที่พบบ่อย
ข้อมูลต้องออกอินเทอร์เน็ตหรือไม่?
ขึ้นกับ Deployment และบริการที่เชื่อมต่อ ต้องกำหนดเส้นทางข้อมูลของโมเดล OCR, Embedding, Backup และ Logs ก่อนยืนยันขอบเขตจริง
คำตอบ AI เชื่อถือได้ทันทีหรือไม่?
ควรตรวจต้นฉบับ ความครบถ้วน และรุ่นเอกสาร โดยเฉพาะงานกฎหมาย บัญชี และการตัดสินใจสำคัญ แหล่งอ้างอิงช่วยตรวจสอบ แต่ไม่รับประกันความถูกต้อง
ควรเริ่มโครงการอย่างไร?
เลือก Use Case ชัดเจนหนึ่งเรื่อง เตรียมเอกสารที่อนุญาต กำหนดผู้รับผิดชอบและเกณฑ์ยอมรับ ทดสอบคุณภาพคำตอบ สิทธิ์ และต้นทุนกับผู้ใช้กลุ่มเล็กก่อนขยายผล
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
แหล่งข้อมูลสาธารณะใช้ประกอบคำอธิบายหลักการ ไม่ได้เป็นการรับรองผลิตภัณฑ์ RAGBOX
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
รอผู้เชี่ยวชาญตรวจทานก่อนใช้งานจริง ไม่ได้เป็นคำแนะนำกฎหมายหรือภาษีเฉพาะกรณี