實戰導向的 AI 工程洞察

我們在多個企業專案中採用三層語料架構：靜態知識、半結構化文件以及高頻動態事件，並透過 Milvus 搭配 PostgreSQL 進行 metadata join。這使得查詢可以先用 metadata filter，再交由向量檢索精確比對。

• 使用 HuggingFace sentence-transformers（如 bge-large-zh）處理中英雙語語料，並建立版本化的嵌入索引。
• 長文件先以 trafilatura 切段，再以凝縮 Prompt 降抽象度，確保回答聚焦關鍵細節。
• 透過 Redis Semantic Cache 結合 cosine similarity，只要相似度高於 0.9 便直接回傳快取結果。

# Workflow
查詢 → Metadata 過濾 → 向量檢索 → Re-rank → 語意快取 → LLM 回覆

觀測性儀表板的核心在於整合使用者反饋與系統衡量指標。我們使用 OpenTelemetry 集中化 API metrics，再透過 Superset 視覺化模型成功率、延遲、成本與漂移趨勢。

• 設計對話分類器標記「可採信/需覆核/拒絕」等級，並回饋到產品待辦。
• 延遲拆分為向量查詢、重排、LLM 三段耗時，各自設定 SLO 與告警。
• 漂移監控採用 KL 散度與 PSI 指標，超標時觸發 Slack / PagerDuty 通知。

metricset:
  - name: rm_llm_latency
    labels: stage=vector_search
  - name: rm_llm_latency
    labels: stage=generator

我們的紅隊演練遵循 MITRE ATLAS 框架，從 Recon、Delivery 到 Impact 逐步演練，並將測試腳本以 YAML 格式儲存在 GitOps 管理下。

• 輸入驗證會先經由 Rego Policy 驗證，再決定是否交由 LLM 回應。
• 對敏感輸出執行 PII 模型二次掃描，並記錄在審批佇列中等候放行。
• 每次演練產出 Residual Risk 報告，提供稽核與管理階層掌握剩餘風險。

scenario:
  id: rm-redteam-01
  stages:
    - prompt_injection
    - sensitive_output_validation
    - fallback_flow