RAGi vs ChatGPT Enterprise — 企業 AI 平台完整比較
RAGi 與 ChatGPT Enterprise 都是面向企業的 AI 平台，但兩者的技術架構與設計理念截然不同。RAGi 基於檢索增強生成（RAG）技術，專為企業知識庫整合設計；ChatGPT Enterprise 則是 OpenAI 旗艦大型語言模型的企業版本。本文從資料安全、知識庫整合、部署模式與中文支援等維度進行深度比較。
功能比較表
| 功能項目 | RAGi | ChatGPT Enterprise |
|---|---|---|
| 核心技術 | RAG（檢索增強生成），結合向量搜尋與 LLM 生成 | GPT-4 系列大型語言模型，支援通用對話與任務處理 |
| 企業知識庫整合 | 原生支援企業文件上傳、知識庫建構與即時檢索回答 | 透過 Custom GPTs 與上傳文件功能支援，但非核心架構 |
| 回答準確度 | RAG 架構確保回答基於企業實際文件，大幅降低幻覺（hallucination） | 基於預訓練知識，搭配上傳文件可改善，但仍有幻覺風險 |
| 資料安全 | 支援地端部署，企業資料完全不外傳，符合金融與政府資安規範 | 雲端服務，承諾不使用企業資料訓練模型，符合 SOC 2 標準 |
| 部署方式 | 支援地端部署、私有雲與混合雲，企業完全掌控 | 純雲端 SaaS 服務，由 OpenAI 託管運營 |
| 中文支援 | 針對繁體中文優化，支援中文文件解析與中文語意檢索 | 支援中文對話，但文件檢索與語意理解以英文為主要優化語言 |
| 使用者管理 | 企業級權限控管，支援部門分級、文件存取控制 | 管理後台、SSO 登入、使用量分析與存取控制 |
| 價格模式 | 依部署規模與功能需求客製報價，支援彈性授權 | 按使用者人數計費，企業年約方案 |
| 客製化能力 | 可依企業需求客製化知識庫結構、問答邏輯與 UI 介面 | 透過 Custom GPTs 與 API 進行客製化，但底層模型不可修改 |
深度功能分析
1. 知識庫整合與 RAG 架構
RAGi 的核心設計理念是讓企業 AI 助手的每一個回答都有據可查。透過 RAG 技術，系統會先在企業知識庫中搜尋相關文件，再將檢索到的資訊作為上下文提供給語言模型生成回答。這種架構確保 AI 的回答始終基於企業的實際資料，而非模型的預訓練記憶，大幅降低了「幻覺」（hallucination）的風險。
ChatGPT Enterprise 主要依賴 GPT-4 的預訓練知識進行對話，雖然可透過上傳文件與 Custom GPTs 功能補充企業知識，但這並非其核心架構。在處理企業專有知識（如內部政策、產品規格、合約條款）時，ChatGPT Enterprise 可能出現基於通用知識而非企業文件回答的情況，需要額外的提示工程（prompt engineering）來改善。
2. 資料安全與合規性
RAGi 支援完整的地端部署，企業資料從上傳到處理到儲存全程留在企業內網，不會經過任何第三方雲端服務。這對金融業、醫療業、政府機關等高度重視資安的組織尤為重要。RAGi 可部署於企業既有的伺服器基礎設施上，完全符合台灣個資法、金融業資安規範及政府資安等級要求。
ChatGPT Enterprise 是純雲端服務，資料傳輸至 OpenAI 的伺服器進行處理。OpenAI 承諾不會使用企業資料來訓練模型，且符合 SOC 2 Type 2 安全標準。但對於法規嚴格要求資料不得出境或不得存放於第三方雲端的企業而言，雲端架構可能構成合規風險。
3. 中文文件處理能力
RAGi 針對繁體中文環境進行了專門優化，包括中文文件的解析切段、中文語意向量化、以及中文查詢的語意匹配。在處理中文 PDF、Word 文件、合約書、技術手冊等企業文件時，RAGi 的中文斷詞與語意檢索精度優於以英文為主的系統。
ChatGPT Enterprise 的 GPT-4 模型在中文對話方面表現良好，但在企業文件的中文語意檢索方面，由於其文件處理管線（pipeline）主要為英文設計，處理繁體中文文件時偶爾會出現檢索不精確或理解偏差的情況。
4. 部署彈性與擴展性
RAGi 提供多種部署選項：完全地端部署（適合高資安需求）、私有雲部署（適合有雲端基礎設施的企業）、以及混合雲部署（地端處理敏感資料、雲端處理一般查詢）。企業可根據自身的 IT 架構與安全政策選擇最適合的部署模式，且可隨需求變化彈性調整。
ChatGPT Enterprise 採用純 SaaS 模式，所有資料處理在 OpenAI 的雲端進行。這種模式的優勢是無需維護基礎設施，開箱即用；但缺點是企業對資料流向與運算資源缺乏直接控制，且無法選擇資料儲存的地理位置。
5. 通用 AI 能力與生態系統
ChatGPT Enterprise 的優勢在於其強大的通用 AI 能力。GPT-4 在程式碼撰寫、內容創作、翻譯、摘要、資料分析等通用任務上表現卓越。加上 OpenAI 豐富的 API 生態系統與不斷更新的新功能（如 Advanced Data Analysis、DALL-E 圖像生成），ChatGPT Enterprise 是一個功能全面的 AI 工作助手。
RAGi 專注於企業知識管理與檢索增強生成的核心場景，在通用對話能力上可能不及 ChatGPT Enterprise 全面。但正因為這種專注，RAGi 在企業文件問答、內部知識檢索與專業領域應用上，能提供更精準且可信賴的回答。
核心差異
- 架構設計：RAGi 以 RAG 為核心確保回答有據可查，ChatGPT Enterprise 以通用 LLM 為基礎提供全面 AI 能力
- 部署方式：RAGi 支援地端/私有雲/混合雲，ChatGPT Enterprise 僅支援雲端 SaaS
- 資料安全：RAGi 地端部署讓資料完全留在企業內，ChatGPT Enterprise 資料傳至 OpenAI 雲端
- 知識庫精度：RAGi 的 RAG 架構在企業知識問答上更精準，ChatGPT Enterprise 在通用任務上更強
- 中文優化：RAGi 針對繁體中文文件處理專門優化，ChatGPT Enterprise 以英文為主要優化語言
如何選擇？
選擇取決於您的企業 AI 應用核心需求：
- 選擇 RAGi：如果核心需求是企業知識庫問答，需要確保 AI 回答基於企業文件、要求地端部署以符合資安規範、或主要處理繁體中文文件，RAGi 是更適合的選擇。
- 選擇 ChatGPT Enterprise：如果需要全面的通用 AI 助手功能（程式碼、翻譯、創作、分析等），對雲端部署沒有合規顧慮，且團隊已習慣 ChatGPT 的使用介面。
- 混合運用：部分企業會以 RAGi 處理涉及機敏資料的企業知識查詢，同時使用 ChatGPT Enterprise 作為通用 AI 工作助手。兩者搭配可兼顧資安與效率。