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title: "本地部署与隔离网络 AI：先设计连接限制"
slug: "on-premise-offline-ai-architecture"
language: "zh-cn"
tags: ["온프레미스","sag 기술","아키텍처","플랫폼 운영"]
created: "2026-08-24T00:00:00.000Z"
published: "2026-10-08T10:01:51.902Z"
updated: "2026-10-08T10:01:51.902Z"
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# 本地部署与隔离网络 AI：先设计连接限制

## 一句话定义

**本地部署**是指在客户的服务器和网络边界内部署数据、模型、搜索和运维功能。

> 核心回答：有些组织因敏感数据和监管要求而无法使用外部 API。假设能够连接互联网的功能，在隔离网络中无法原样运行。

## 为什么需要这项技术？

有些组织因敏感数据和监管要求而无法使用外部 API。假设能够连接互联网的功能，在隔离网络中无法原样运行。

## 工作原理

在签订合同前，确定数据分类、SSO、模型部署、软件包供应、日志导出、更新和故障支持的边界。还要标明无法进行外部搜索和实时 AI 观测的情况。

设计时不能只考虑准确性。还应一并定义延迟、成本、数据边界、更新周期和故障时的行为，才能在实际运维中获得可复现的结果。对于自动化无法确定的值，安全的做法是将其保留为“未测量”或“需要审核”，而不是改为 0 或“成功”。

## 与 SAG 技术的关联

设计可安装部署的 SAG 时，应分为环境确认、范围确定、安装与连接、测试、培训与交接几个阶段进行审查。本文介绍的是部署设计原则，并不意味着已在所有隔离网络环境中完成验证。只有在网络策略允许且存在获批的集成时，才能观测外部 AI 的回答。

## 实务检查清单

- 绘制数据流和数据导出边界
- 明确 SSO、审计和备份的责任
- 验证离线更新和恢复流程
- 将失败、空结果和权限错误的状态与成功区分开
- 在相同条件下重新验证变更前后的结果

## 研究与官方文档

- [Google AI 搜索功能官方指南](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features)

参考文档为原理和建议提供依据。它们不保证搜索曝光、AI 提及、排名或营收；实际应用效果应通过服务数据和相同条件下的观测加以验证。

## 如何继续了解这项技术

了解租户权限、任务重试、缓存和审批记录。

- [设计可靠的客户空间](/ko/blog?tag=%ED%94%8C%EB%9E%AB%ED%8F%BC%20%EC%9A%B4%EC%98%81)
- [功能说明 FAQ](/zh-cn/faq)