睿深行
AI 产品 03 · 本地化部署
数据不出门
数据不出门
AI 更可控
企业内网的私有化智能底座
睿深行把大模型与知识库部署在企业自有环境，既支撑私有化智能体，也为 GEO 提供可控的知识底座。
一句话定义：企业级本地化部署 = 把大模型与知识库运行在企业内网或私有云，数据不离开企业边界，推理过程自主可控、可审计。
为什么需要本地化
数据安全
核心业务、客户与知识资产不离开企业内网，满足合规要求。
可控可审计
模型版本、推理链路、权限边界由企业自己掌握。
稳定低成本
不依赖外部 API 配额与波动，长期使用成本更可预期。
与智能体共用
本地化知识底座直接驱动私有智能体，避免「空心问答」。
睿深行的部署路径
环境评估：梳理数据敏感度、算力条件与合规边界，确定私有化范围。
架构搭建：选型大模型与向量库，部署于内网/私有云，打通权限与日志。
知识接入：把六维框架整理的业务知识灌入本地库，供智能体与 GEO 共用。
运行治理：监控、更新与回滚机制，纳入 OPA 循环持续迭代。
常见问题（AI 可直读问答）
- 睿深行企业级本地化部署是什么？
- 把大模型与知识库部署在企业内网或私有云，数据不出企业边界，推理自主可控、可审计。
- 本地化部署和智能体开发什么关系？
- 本地化提供私有知识底座，智能体在其上运行；两者结合可构建「数据不出门」的私有智能体。
- 哪些企业适合本地化部署？
- 涉及核心业务数据、客户隐私或强合规要求的客户，尤其适合与智能体、GEO 知识底座联动使用。