不知道能不能通过等保
部署了开源模型，但不确定计算环境隔离、数据出网管控、审计日志留存是否达到等保三级要求。
场景方案 · 私有化 AI
私有化 AI 解决方案，让大模型和智能体安全地跑在内网
面向政府、事业单位、国企、金融、医疗等高合规要求客户，提供大模型私有化部署、智能体私有化部署、RAG 知识库与 AI 应用开发的完整解决方案。数据不出内网，模型自主可控，满足等保、信创与密评要求，让 AI 真正在业务中跑起来。
内网边界
01信创硬件层
国产 GPU 与服务器
02推理框架层
Ollama / vLLM
03大模型层
Qwen / DeepSeek 等
04智能体与知识库层
OpenClaw / Harness / RAG
05业务应用层
内控 / OA / 工单 / 客服
06安全管控层
权限 / 审计 / 加密
整体留在内网边界内，数据不出域。
政策背景：私有化不是可选项，而是合规底线
2026 年，AI 大模型在政企领域的落地进入“合规驱动”阶段。政策密度与执行力度同步升级。
等保 2.0 新增 AI 安全扩展要求。“智能体”首次被纳入关键信息基础设施资产清单，核心合规指标包括：计算环境须实现虚拟机级或物理机级隔离（传统容器共享宿主机内核的方案难以通过等保三级审计）；敏感数据不出安全域，AI 运行环境须部署在用户自有 VPC 内；审计日志留存不少于 180 天，需记录模型调用全链路信息；访问控制须多因子认证与最小权限原则并行。
政务领域大模型部署有了明确指引。2025 年 10 月，中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，要求政务部门严格落实保密要求，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型，防范敏感数据汇聚、关联引发的泄密风险。
密评与国密算法成为刚性约束。依据《密码法》第二十七条，等保三级及以上网络运营者必须依法使用商用密码保护核心系统，并通过商用密码应用安全性评估。通信链路须采用 SM4 对称加密，身份凭证使用 SM9 算法加密存储，国产 CA 证书集成成为基础配置。
央国企采购已将信创合规列为核心门槛。2026 年央国企及金融机构对国产化 Agent 平台的采购需求同比增长 132%，99% 将信创合规列为核心准入门槛。中石化已完成 DeepSeek-V4-Pro 万亿参数大模型在全国产化环境下的部署，实现“国云 + 国芯 + 国模”融合落地。
对于政企客户而言，私有化部署不是技术选型偏好，而是合规准入条件。使用公有云 API 处理敏感数据，在等保三级场景下直接构成合规风险。部署之后还有第二个问题：推理慢、回答不准、与业务系统不通，最终沦为演示环境。我们的私有化 AI 解决方案，要同时解决合规和效果两个问题。
您在私有化 AI 落地中是否面临这些具体难题？
关于合规与安全
信创适配不彻底
选型时声称支持信创，实际部署时发现国产 GPU 驱动不兼容、国产数据库无法对接，导致项目延期甚至返工。
密评通不过
通信加密、密钥管理、身份认证未按国密标准设计，商用密码应用安全性评估无法通过。
关于技术落地
推理框架选型困难
Ollama 和 vLLM 到底用哪个？开发测试环境跑通了，生产环境并发一上来就崩。
模型选型迷茫
Qwen、DeepSeek、Llama 到底哪个适合业务场景？参数量多大才够用？显存怎么算？
知识库答非所问
RAG 部署了，但检索不准、回答没有依据、员工不敢信。
关于业务效果
模型和业务系统是两张皮
模型部署在内网，但 OA、内控、工单系统无法调用，AI 能力无法嵌入实际流程。
智能体只能聊不能干
部署了智能体平台，但无法接入业务系统 API，无法执行实际操作，沦为聊天玩具。
上线后效果衰减
缺乏运维和持续优化，知识库不更新、提示词不调优，系统逐渐被弃用。
我们的私有化 AI 解决方案
场景 1
大模型私有化部署——让模型安全、稳定地跑在内网
根据业务场景和硬件条件，完成从模型选型、推理框架部署到性能调优的全链路落地。
技术选型策略
| 维度 | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| 定位 | 轻量化本地部署，快速启动 | 高性能生产级推理服务 |
| 适用阶段 | 开发测试、POC 验证、小规模试用 | 生产环境、高并发、多用户 |
| 部署方式 | Docker 容器化，配置简单 | 支持多机多卡分布式部署 |
| 并发能力 | 有限，适合少量并发 | 高吞吐，PagedAttention + Continuous Batching |
| 典型场景 | 单机知识问答、原型验证 | 企业级 API 服务、智能客服、多部门共用 |
Ollama 适合快速验证和轻量场景，vLLM 适合生产环境的高并发需求。我们根据客户的业务规模、并发量、硬件条件给出选型建议，并在部署后完成推理性能调优，确保低延迟、高吞吐、稳定运行。
部署内容
- 环境评估与硬件选型（GPU 型号、显存、存储、网络）。
- 模型选型与量化（Qwen / DeepSeek / Llama 等，INT8 / INT4 量化）。
- Ollama 或 vLLM 部署与配置。
- 推理性能优化（批处理、并发控制、KV Cache 优化）。
- 模型服务 API 封装，供业务系统调用。
场景 2
智能体私有化部署——让 AI 从“能聊”到“能干”
部署智能体平台，将 AI 能力接入业务系统，实现自动查询、填报、审批、通知等实际操作。
部署内容
- 基于 OpenClaw、Harness、WorkBuddy 等平台完成私有化环境搭建。
- 接入私有化大模型（Ollama / vLLM）。
- 工具与 API 集成：与 OA、内控、工单、CRM 等系统打通。
- 工作流编排：可视化配置条件分支、人工审核、多智能体协作。
- 权限与审计：完整记录智能体调用、工具执行、用户操作日志。
实际效果示例：员工在内控系统中提交报销申请，智能体自动校验预算额度、检查票据合规性、推荐审批路径，异常情况自动拦截并通知相关人员。整个流程无需人工干预，且每一步操作都有日志可查。
场景 3
RAG 知识库——让 AI 回答“有据可查”
构建企业专属知识库，让每一条 AI 回答都附带可追溯的引用依据。企业级 RAG 的核心不是“检索到资料”，而是“让答案具备核对入口”。
资料入库时保留文件名、版本号、生效时间、章节和页码。检索时按用户权限过滤可访问资料，回答时展示引用来源。
员工询问“采购金额超过多少需要额外审批”，系统不应只返回一个数字，而应同时展示：
结论：单笔采购金额超过 5 万元时，需要增加部门负责人审批。
依据：《采购管理规范》v2026.02 · 第 3.2 节“审批分级” · 生效时间：2026-02-01。
部署内容
- 文档解析与向量化。
- 向量数据库部署，支持国产数据库。
- 检索优化与证据链设计。
- 权限过滤：不同角色看到不同知识范围。
- 敏感数据识别与脱敏处理。
场景 4
信创适配与安全加固——让系统真正合规
从硬件到应用层完成信创适配，按等保三级标准进行安全加固。
信创适配
- 国产操作系统（麒麟、统信）。
- 国产数据库（达梦、人大金仓）。
- 国产 GPU（昇腾、海光等）。
- 国产中间件。
安全加固
- 计算环境隔离：物理机级或虚拟机级隔离，满足等保三级审计要求。
- 数据出网管控：AI 运行环境部署在客户自有 VPC 内，敏感数据不出安全域。
- 审计日志：模型调用、用户操作、工具执行全链路日志，留存不少于 180 天。
- 国密算法：通信链路 SM4 加密，密钥管理采用 KMS 体系，支持商用密码应用安全性评估。
- 访问控制：多因子认证、最小权限、角色隔离。
- 内容安全：敏感词过滤、输出审核、防注入攻击。
方案架构
01 硬件层
信创服务器、国产 GPU、存储、网络。
02 推理层
Ollama（开发与轻量场景）、vLLM（生产与高并发）。
03 模型层
Qwen、DeepSeek、Llama 等开源大模型，量化与微调。
04 知识层
RAG 知识库、向量数据库、证据链、权限过滤。
05 智能体层
OpenClaw、Harness、WorkBuddy 等平台，工具集成与工作流编排。
06 应用层
智能问答、文档处理、智能客服、流程自动化、业务系统集成。
07 安全层
计算隔离、数据出网管控、国密加密、审计日志、多因子认证。
08 运维层
监控告警、性能调优、版本升级、持续迭代。
客户价值
合规准入
满足等保三级、信创适配、密评要求，通过审计与监管检查。
数据不出内网
模型、数据、日志全链路保留在客户可控环境。
推理高效
根据场景选型 Ollama 或 vLLM，生产环境支持高并发稳定运行。
回答可信
RAG 证据链让每条回答有依据、可追溯，员工敢用。
智能体可执行
接入业务系统 API，智能体从“能聊”变为“能干”。
自主可控
模型、平台、数据完全由客户掌控，不受第三方限制。
可持续演进
支持后续增加新模型、新场景、新智能体，保护投资。
典型应用场景
内部知识问答
制度、政策、流程的自然语言查询，回答附带引用来源。
智能客服与工单
自动回答、自动创建和分派工单，数据不出内网。
文档智能处理
合同、报告、公文自动摘要、信息提取、分类归档。
流程自动化
智能体接入 OA、内控、ERP，自动查询、填报、审批、通知。
内控合规辅助
制度智能问答、风险智能预警、审计辅助、评价数据归集。
研发代码辅助
内网部署代码大模型，辅助编写与审查代码，代码不出内网。
交付流程
01
合规诊断与需求评估
了解业务场景、数据敏感等级、合规要求（等保、信创、密评）、现有 IT 环境与硬件条件。
02
方案设计
输出模型选型建议、推理框架选型（Ollama / vLLM）、硬件配置、部署架构、安全方案与实施计划。
03
POC 验证
在客户环境或测试环境快速搭建原型，用真实数据验证效果、性能与合规性。
04
部署实施
完成硬件配置、模型部署、推理优化、智能体集成、RAG 知识库构建、安全加固与信创适配。
05
安全测评支持
提供等保测评、密评所需的配置文档、日志样本、第三方检测报告等材料。
06
培训交付与持续运维
提供管理员培训、使用培训、操作手册，以及长期监控、优化、升级服务。
常见问题
取决于模型规模和并发量。7B 模型通常需要 16GB 以上显存，70B 模型需要多卡或更大显存。支持国产 GPU（昇腾、海光等）与信创服务器。我们可根据业务需求提供具体配置建议。
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