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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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按企业需求设计数据边界
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所示能力为设计概念，使用前需确认范围并测试实现。本演示未连接真实 AI 或客户数据。
设备记住语言与同意。分析可选，不接收表单文本或评估答案。可在页脚更改。