AIMaster 第 08 章 · 私有化部署

在自己的星系，
部署可信赖的 AI。

从模型落地到知识检索，搭建一套数据不出域、答案有依据、可以持续演进的企业级智能系统。

启动学习航线 ↓
06
关键任务节点
03
部署拓扑方案
100%
数据本地可控
LLMLOCAL
CORE

移动光标探索节点

SCROLL TO EXPLORE

WHY PRIVATE AI

不是把模型
装进服务器。
而是建立一条
可验证的知识引力场。

01 / 04

私有化的价值，来自边界、性能与信任三者之间恰到好处的平衡。我们从一次真正可运行的项目出发，而不是一份抽象配置单。

TRUST / CONTROL / EVOLVE

LEARNING ROUTE

六个坐标，完成一次
从硬件到回答的着陆。

选择任意节点，查看本节要解决的问题与完成标准。

MISSION 01

01

    完成标准

    RAG ARCHITECTURE

    把一份文档，变成
    有据可查的回答。

    点击信号链路中的任意模块，理解它如何影响最终答案。

    DEPLOYMENT CONSTELLATION

    为你的引力范围
    选择第一颗星。

    deployment.yaml
    本地数据路径 模型推理服务 可观测性

    LIVE RAG LAB

    运行一次，看看答案
    如何带着证据抵达。

    这是一个教学模拟器：提交问题后，系统将展示检索、重排与生成的过程。

    YOUR QUESTIONPRIVATE KNOWLEDGE BASE / 12 DOCS

    试试： /

    RETRIEVAL TRACEREADY
    1. 01
      等待你的问题向量召回与关键词检索将从这里开始
    2. 02
      候选证据尚未检索
    3. 03
      受控回答尚未生成

    ✦ GROUNDED ANSWER

    准备好后，运行左侧的 RAG 实验。

    LAUNCH CHECKLIST

    让系统起飞前，
    逐项确认它的边界。

    勾选内容会保留在当前浏览器中，方便回到 AIMaster 时继续学习。

    LAUNCH READINESS0 / 5
    ✦
    发射条件已满足

    你已经准备好把这条 RAG 航线迁移到真实业务。