我们的方法

RAGBOX 私有 AI 控制框架

此为 RAGBOX 规划指引，非外部认证标准。每层需负责人、证据与测试。

AI 就绪评估

每题同权重：实施100%、部分50%、尚未0%。0–30紧急、31–60风险、61–80建设中、81–100就绪。

初步自评，非安全认证或合规审计

1. 未受控 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。
2. AI 使用政策 — 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。
3. 受管 AI — 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。
4. 私有知识 AI — 按来源、版本和负责人整理获批 AI 知识。内部文档不代表所有员工可访问。
5. 私有代理式 AI — 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。

如何实践

1. 选择授权文档
2. 指定负责人
3. 准备参考问答
4. 测试拒绝访问与删除
5. 扩展前衡量质量、速度与成本