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企業級本地RAG解決方案全攻略：用Ollama、PostgreSQL及BladePipe打造私有智能問答系統
隨着企業對AI智能應用需求不斷增加，Retrieval-Augmented Generation（RAG）已經成為企業級應用的重要一環。不過，企業對數據安全、可控性、可擴展性及合規性的要求遠高於一般個人或小型Q&A系統。尤其在法律、金融等高度敏感行業，將內部數據傳送到公有雲端服務或第三方向量數據庫，往往會構成致命的資訊外洩風險。
為了解決這些痛點，BladePipe現已支援結合Ollama，讓企業能夠完全在本地部署RAG服務。本文將以零代碼方式，逐步示範如何建構一個真正「全私有、可投入生產」的RAG應用。
什麼是企業級RAG服務？
企業級RAG不僅僅是「聰明的問答」，更強調數據全流程整合、嚴格控制及與業務系統深度對接，帶來真正的自動化與智能化價值。與個人或研究型RAG不同，企業級方案有以下四大特點：
– 全私有堆疊：所有組件必須在本地或私有雲運行，數據絕不離開企業邊界。
– 多元數據源：不再局限於純文字檔，支援數據庫等多種格式。
– 增量同步：業務數據隨時更新，向量索引需自動保持同步。
– 工具調用整合（類MCP能力）：不只檢索與生成，還能調用SQL查詢、函數、工作流等業務工具。
BladePipe RagApi簡介
BladePipe的RagApi整合了向量檢索與LLM問答能力，並支援MCP協議，幫助用戶快速啟動自家RAG服務。相比傳統自建方式，RagApi有以下優勢：
– 兩步DataJob即建RAG服務：一個導入文件，一個發布API。
– 零代碼部署：全程可配置，無需寫程式。
– 參數靈活調整：如向量top-K、匹配閾值、prompt模板、模型溫度等。
– 多模型多平台支援：如阿里雲DashScope、OpenAI、DeepSeek等。
– OpenAI兼容API：可與現有聊天UI或工具鏈無縫對接。
實戰示範：全私有、安全的RAG服務搭建
本地RAG方案組件如下：
– Ollama：本地模型推理及embedding。
– PostgreSQL：本地向量存儲。
– BladePipe RagApi：RAG服務構建與管理。
準備工作
1. 本地運行Ollama
– 下載Ollama後，執行 `ollama run deepseek-r1`，即可拉取並運行適合embedding及推理的模型（請注意大型模型對硬件資源要求較高）。
2. 設置PGVector
– 安裝Docker（視乎系統選用不同安裝方式）。
– 啟動PostgreSQL+pgvector容器服務，一鍵部署並自動啟用pgvector擴展，確保embedding數據可安全本地存儲。
3. 部署BladePipe（企業版）
– 下載並根據指引修改docker-compose配置，開放所需端口，然後啟動服務。
RAG構建流程
1. 添加數據源
– 文件（SshFile）：設定伺服器IP、帳號密碼及文件路徑，支援多種文件格式。
– 向量數據庫（PostgreSQL）：配置本地端口、帳號密碼。
– LLM（Ollama）：設置本地地址及embedding/chat參數。
– RagApi服務（BladePipe）：設置本地端口及API Key。
2. DataJob 1：文件向量化
– 選擇SshFile為來源，PostgreSQL為目標。
– 選取要處理的markdown文件，統一表名如`knowledge_base`，指定Ollama作embedding模型。
– 在數據處理頁選擇要embedding的字段，一鍵批量設置。
3. DataJob 2：構建RagApi服務
– 選擇PostgreSQL為來源，RagApi為目標。
– 選擇向量表，指定Ollama作embedding及chat模型，完成後一鍵創建。
4. 測試API
– 可用curl或CherryStudio等工具測試OpenAI兼容API，驗證RagApi已可正常回應查詢。
總結與評論
企業級RAG服務的核心價值，在於數據安全、可控性及與業務流程的深度整合。BladePipe聯手Ollama，為企業提供了一條低門檻、高彈性的本地RAG部署路徑，既能保障數據永不外洩，亦方便與現有系統無縫對接。
從技術層面看，這種方案最大亮點在於：
– 以「零代碼」方式降低部署門檻，讓IT部門甚至業務部門都能主導AI應用落地。
– 支援多數據源、增量同步，確保知識庫能隨業務變化自動更新。
– OpenAI兼容API設計，方便快速接入各類前端聊天或自動化工具。
值得深思的是，隨着AI大模型逐步走向本地化、私有化，企業將更有能力把AI能力內嵌於自身業務核心。這不單是安全合規的需求，更是企業數字化轉型的新起點。未來，RAG不再只是「問答」工具，而會成為企業知識管理、流程自動化、決策支持的基石。香港企業若能及早佈局，未來在AI時代的競爭力將大大提升。
