定義與概述
AI 紀錄應說明誰何時用哪些資料與模型做什麼、誰可審查。平衡必要證據與日誌敏感資訊。
如何實踐
定義事件與關聯 ID，檢查時鐘、限制日誌讀取並設定保留。透過重建範例事件證明稽核能力，而非僅顯示日誌頁。
RAGBOX · RAGBOX 私有 AI 控制框架
01身分
02權限
03工作區
04知識庫
05模型
06稽核
開始前檢查
- 誰與何時
- 模型來源
- 日誌保留權限
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。
重點整理
- 選擇授權文件
- 指定負責人
- 準備參考問答
- 測試拒絕存取與刪除
- 擴展前衡量品質、速度與成本
此為 RAGBOX 規劃指引，非外部認證標準。每層需負責人、證據與測試。
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。