在自家資料上做檢索增強生成（RAG）如何運作，以及成本的驅動因素。
dgm 是獨立的 osFoundry 整合夥伴 — 與 osFoundry 的開發商（osFoundry Inc.）並無關聯，且 dgm 目前尚無已完成的客戶整合案例。
在自家資料上做檢索增強生成（RAG）如何運作，以及成本的驅動因素。
RAG 怎麼運作
RAG 把你的文件切塊、建立向量索引，回答問題時先檢索相關片段再交給模型生成 — 讓答案接地於你的資料、降低幻覺。
成本的驅動因素
成本來自：嵌入與儲存（依資料量）、模型用量（依查詢量）、以及建置與維運。資料量與查詢量是主要變數。
怎麼控制
從一個知識範圍開始、做好權限與來源標註、用量計價並監控。osFoundry 的託管雲端僅將資料釘選於美國、歐盟或日本，目前並未提供台灣託管地區（最近的託管地區是日本）。不過台灣本地確實有公有雲地區：Google Cloud 的 asia-east1 位於彰化縣，AWS 亞太區（台北）ap-east-2 也已於 2025 年 6 月正式上線（GA）。因此若資料必須留在台灣，誠實的作法是把 osFoundry 自行架設（BYO Cloud）於台灣的雲端地區，或直接在裝置端以本地模式執行模型 — 而不是宣稱 osFoundry 有台灣託管地區。（注意：Microsoft Azure 的台灣地區截至 2026 年中尚未正式上線（GA），請以官方公告為準。）
dgm 能幫上什麼
dgm 是獨立的整合夥伴，協助台灣企業導入 osFoundry — 從盤點第一個適合的應用情境、實際建置，到把 AI 串接進你既有的系統。dgm 與 osFoundry 的開發商（osFoundry Inc.）並無關聯，且目前尚無已完成的客戶整合案例，因此本文描述的都是「提供的服務」，而非過往成果。若你想盤點一個務實的起步專案，dgm 可以協助你規劃。