企业 AI 术语表
面向管理者、IT 与数据负责人的指南。了解可见风险，共同定义 Private AI 范围。
Private AI
Private AI 是企业定义数据边界、用户、模型和部署的方法。隐私来自架构和运营，而非产品名称。
了解更多Local LLM
本地 LLM 在选定计算机或服务器执行推理。模型靠近数据有助定义处理路径，但 OCR、嵌入与日志服务仍需单独检查。
了解更多On-premise AI
本地部署 AI 在企业运维的基础设施运行。范围不仅是 GPU，还包括网络、存储、身份、备份和事件响应。
了解更多Enterprise RAG
RAG 检索相关信息并作为生成答案的上下文。企业 RAG 加入权限、版本和审计要求，使检索使用提问者获准知识。
了解更多AI Agent
AI 智能体使用模型选择步骤和工具实现目标。除文档访问外，还需操作权限；模型建议操作不代表用户获授权。
了解更多Role-based access control (RBAC)
RBAC 按角色分配权限，并关联空间、来源和智能体。隐藏按钮不是权限执行。
了解更多Workspace
工作空间将部门、客户或项目的用户、文档和智能体组合，让范围可见，减少情境混用。
了解更多Shadow AI
Shadow AI 是企业批准或可见范围之外的 AI 使用。风险取决于数据、工具、账户与合同，并不代表所有公共 AI 不安全。
了解更多Audit log
AI 记录应说明谁何时用哪些数据与模型做什么、谁可审核。平衡必要证据与日志敏感信息。
了解更多Enterprise AI
Private AI 是企业定义数据边界、用户、模型和部署的方法。隐私来自架构和运营，而非产品名称。
了解更多Private LLM
本地 LLM 在选定计算机或服务器执行推理。模型靠近数据有助定义处理路径，但 OCR、嵌入与日志服务仍需单独检查。
了解更多Sovereign AI
数据控制涵盖原文、分块、嵌入、索引、缓存、答案和日志。明确位置、权限、删除与恢复。
了解更多RAG
RAG 检索相关信息并作为生成答案的上下文。企业 RAG 加入权限、版本和审计要求，使检索使用提问者获准知识。
了解更多Grounding
引用将答案连接到文档、章节、页码和版本，以核查结论依据。仅文件名不保证正确。
了解更多Semantic search
企业搜索按用户权限跨来源检索。关键词适合标识符与精确名称，语义检索适合不同表述。两者需实际测试。
了解更多LLM
大语言模型依据学习模式和上下文生成文本，并非经验证的事实库。
Embedding
用于比较关系的数值向量表示，需按实际语言和任务评估模型。
Vector database
存储与检索向量的系统。源文档变化时需管理权限、备份和删除。
Vector search
查找与查询接近的向量，相似不代表正确或有权阅读。
未找到结果，请尝试其他词。
参考资料
公共来源解释原则，不认证或背书 RAGBOX。
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
实际应用前需专家审核，非个案法律或税务建议。