設計可攜式人工智能架構
把應用程式與模型供應商分開，為檢索建立有文件的介面，保留原始文件及評估資料集，正式採用前測試第二個模型。
逐一審查授權
應用程式開源不代表模型權重或訓練資料採用相同授權。請核對模型的用途限制及部署要求。
驗證品質與控制權
採用針對任務的評估，保護敏感檢索資料，記錄模型與提示版本，並為推理容量及持續評估編列預算。
人工智能 AI
讓模型、知識與流程可以替換。
分開模型服務、檢索、評估及應用層；模型權重、訓練資料與程式碼可能採用不同授權。
按完整生命週期選擇。
確認版本、遷移限制及持續營運成本。以下是需求評估的起點，並非通用排名。
選型前先確認
定義企業規模、尖峯用量及必要流程。使用代表性資料、權限模型與整合做測試，再估算交付。
遷移與營運
對應來源欄位、歷史、附件與業務規則。安排並行期並核對輸出，再切換權威資料來源。
明確指定升級、相依套件修補、監測、備份及還原測試的負責人。主機及支援仍是實際成本。
安全與整合
確認身份標準、最小權限與稽覈要求。測試具體 API 與版本，明確處理整合失敗，並把憑證與程式碼分開。