定義與概述
分離模型連接、資料與體驗，依政策及測試評估本地模型、私有端點與商業 API。正式使用前逐項確認模型。
如何實踐
用相同問題比較語言、品質、成本及延遲，記錄版本與路由。未經政策許可，本地故障不得靜默切換外部 API。
開始前檢查
- 統一測試集
- 模型版本
- 切換規則
能力與部署需依專案確認，不作無證據認證、投資報酬或客戶聲明。
常見問題
資料必須離開網路嗎？
取決於部署與串接服務。先盤點模型、OCR、嵌入、備份及日誌流量，再確認邊界。
AI 答案可以直接採信嗎？
應核對原文、完整性及版本，尤其是法律、會計及重要決策。引用有助審查，但不保證正確。
如何啟動專案？
選擇明確用例、核准文件、負責人與驗收標準。小組測試答案品質、權限及成本後再擴展。
參考資料
公開來源解釋原則，不認證或背書 RAGBOX。
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
實際應用前需專家審閱，非個案法律或稅務建議。