業務目標
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題，並確認上線優先級。
方案結論
當資料駐留、離線運行或可預期的交互延遲是明確要求時，可評估本地代理式 AI。RTX GPU 可作為本地推理加速選項，而 Gemma 部署需要按模型版本、精度或量化、上下文長度、並發量和運行時評估。
先釐清元件邊界
舊頁面同時出現 RTX、Gemma、TensorRT-LLM 與「Spark」。開始架構設計前，必須確認 Spark 是 Apache Spark 資料處理框架、NVIDIA 相關元件，還是其他同名產品。不同含義會改變資料路徑、依賴和驗收方法，不能描述成同一套固定組合。
參考實施路徑
- 在核准的本地邊界內完成資料清理、分類和檢索。
- 按目標 RTX 硬件選擇 Gemma 模型、精度、上下文和顯存配置。
- 使用已驗證的推理運行時處理 GPU 執行、批次和快取。
- 讓代理層連接本地檢索、工具和具身份權限的系統。
- 記錄提示、檢索引用、工具調用、失敗和人工接管。
適用場景
- 內部知識檢索、代碼輔助和離線支援工具。
- 原始資料不能直接傳送至外部 AI 服務的研發或業務流程。
- 需要在固定本地硬件範圍內量度模型品質的 PoC。
驗收指標
| 維度 | PoC 建議記錄 |
|---|---|
| 回答品質 | 代表性問題集準確率、拒答行為和引用命中 |
| 性能 | 首字延遲、生成速度、並發和 GPU 顯存峰值 |
| 安全 | 資料邊界、工具權限、日誌與敏感資料處理 |
| 穩定性 | 長時間運行、故障恢復和人工接管 |
常見問題
本地模型越大越好嗎？
不一定。應以真實任務比較品質增益與顯存、延遲和並發成本。
本地部署能消除所有私隱風險嗎？
不能。本地運行仍需要存取控制、工具隔離、日誌治理、資料保留和事故處理。
核驗邊界：本頁不承諾統一 RTX 型號、Gemma 版本或性能倍數；結果由選定硬件、軟件和測試集決定。
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