受控文件製作中間層架構匯報(去敏版)

Generated: 2026年5月17日 星期日 凌晨1:56:29

Source context: sanitized public brief generated from internal multi-model analysis.

目錄

  1. 全部輪次模型調用總覽
  2. 第一輪模型調用總覽
  3. 任務與來源 metadata
  4. 去敏 Prompt
  5. 第一輪-1-Codex整合
  6. 公開來源

全部輪次模型調用總覽

model aliasactual model idstatusinput tokensoutput tokensreasoning tokenstotal tokensestimated USD costelapsed timefinish reasoncontinuation count
Codex sanitized synthesisCodex current session modelsuccess~未知~未知~未知~未知~未知~未知n/a0
Total0000$0.0000000.0s-

第一輪模型調用總覽

model aliasactual model idstatusinput tokensoutput tokensreasoning tokenstotal tokensestimated USD costelapsed timefinish reasoncontinuation count
Codex sanitized synthesisCodex current session modelsuccess~未知~未知~未知~未知~未知~未知n/a0
Total0000$0.0000000.0s-

任務與來源 metadata

項目內容
Report typePublic sanitized architecture brief
Generated artifactCloudflare Pages public deployment artifact; local filesystem path redacted.
Redaction不包含完整 prompt、各 AI raw 回覆、內部 skill、學生資料、員工 log、內部 repo/path。

去敏 Prompt

去敏公網版任務:只展示通用受控文件製作 AI 中間層架構、治理流程、風險控制與公開來源;不展示任何內部 prompt、skill、學生案例、員工日誌或完整多模型原文。
第一輪-1-Codex 去敏整合public sanitized brief; no raw model outputs
發給此 AI 的 Prompt
去敏公網版任務:只展示通用受控文件製作 AI 中間層架構、治理流程、風險控制與公開來源;不展示任何內部 prompt、skill、學生案例、員工日誌或完整多模型原文。

AI 回答

受控文件製作中間層架構匯報(去敏版)

結論

本頁是去敏公網版,只呈現通用架構與治理方向;不公開內部 prompt、skill、模型原始回覆、學生資料、員工日誌或內部路徑。完整多模型審閱版已保存在本機內部目錄。

決策建議
員工入口使用任務型 Web UI,不使用自由聊天後台
核心能力保護prompt、知識庫、範例、模型路由全部在 server-side 執行
權限OIDC + MFA + RBAC/ABAC + case-level ACL
稽核每次調用寫入 append-only event log,保留 request id、版本、token、latency、hash
回饋流程員工回饋進候選庫,由管理員測試後才升級正式版本
公網內容僅公開抽象架構、工具類別、路線圖與公開來源

推薦架構

層級元件功能
前端Web Portal表單式輸入、結果查看、回饋提交
API GatewayFastAPI/Node + WAF/rate limit驗證身份、限流、輸入格式檢查
PolicyKeycloak/Authentik + OPA角色、屬性、案件級權限控制
AI GatewayLiteLLM 或自建 gateway模型路由、virtual keys、budget、logging
Orchestrator自寫 server-side workflow組合 prompt、RAG、輸出清洗、版本控制
DataPostgres + pgvector/Qdrant案件 metadata、候選回饋、知識索引
ObservabilityLangfuse/Phoenix + OpenTelemetrytrace、eval、token、latency、品質統計
SecretsVault/SOPSAPI key、DB 密碼、服務憑證管理

路線圖

階段時間交付
MVP2-4 週內網入口、基本生成、調用 log、管理員手動審核
v16-10 週候選回饋庫、版本化、A/B 測試、觀測儀表板
v23-6 個月OPA policy-as-code、異常偵測、紅隊測試、自動化 regression eval

不公開原則

類別公網狀態
完整 prompt / skill / RAG 內容不公開
模型原始回覆與內部評分不公開
學生案例與員工操作紀錄不公開
內部 repo、路徑、部署拓撲細節不公開
抽象架構、風險類別、公開工具來源可公開

公開來源

Raw 回覆與 source/job path

Source/job path: Sanitized public report only

# 受控文件製作中間層架構匯報(去敏版)

## 結論

本頁是去敏公網版,只呈現通用架構與治理方向;不公開內部 prompt、skill、模型原始回覆、學生資料、員工日誌或內部路徑。完整多模型審閱版已保存在本機內部目錄。

| 決策 | 建議 |
|---|---|
| 員工入口 | 使用任務型 Web UI,不使用自由聊天後台 |
| 核心能力保護 | prompt、知識庫、範例、模型路由全部在 server-side 執行 |
| 權限 | OIDC + MFA + RBAC/ABAC + case-level ACL |
| 稽核 | 每次調用寫入 append-only event log,保留 request id、版本、token、latency、hash |
| 回饋流程 | 員工回饋進候選庫,由管理員測試後才升級正式版本 |
| 公網內容 | 僅公開抽象架構、工具類別、路線圖與公開來源 |

## 推薦架構

| 層級 | 元件 | 功能 |
|---|---|---|
| 前端 | Web Portal | 表單式輸入、結果查看、回饋提交 |
| API Gateway | FastAPI/Node + WAF/rate limit | 驗證身份、限流、輸入格式檢查 |
| Policy | Keycloak/Authentik + OPA | 角色、屬性、案件級權限控制 |
| AI Gateway | LiteLLM 或自建 gateway | 模型路由、virtual keys、budget、logging |
| Orchestrator | 自寫 server-side workflow | 組合 prompt、RAG、輸出清洗、版本控制 |
| Data | Postgres + pgvector/Qdrant | 案件 metadata、候選回饋、知識索引 |
| Observability | Langfuse/Phoenix + OpenTelemetry | trace、eval、token、latency、品質統計 |
| Secrets | Vault/SOPS | API key、DB 密碼、服務憑證管理 |

## 路線圖

| 階段 | 時間 | 交付 |
|---|---|---|
| MVP | 2-4 週 | 內網入口、基本生成、調用 log、管理員手動審核 |
| v1 | 6-10 週 | 候選回饋庫、版本化、A/B 測試、觀測儀表板 |
| v2 | 3-6 個月 | OPA policy-as-code、異常偵測、紅隊測試、自動化 regression eval |

## 不公開原則

| 類別 | 公網狀態 |
|---|---|
| 完整 prompt / skill / RAG 內容 | 不公開 |
| 模型原始回覆與內部評分 | 不公開 |
| 學生案例與員工操作紀錄 | 不公開 |
| 內部 repo、路徑、部署拓撲細節 | 不公開 |
| 抽象架構、風險類別、公開工具來源 | 可公開 |

## 公開來源
- [NIST AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework):NIST AI RMF 與 2024 Generative AI Profile,適合作為治理、風險盤點與管理框架。
- [OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 PDF](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdf):LLM01 Prompt Injection、LLM02 Sensitive Information Disclosure、LLM07 System Prompt Leakage、LLM08 Vector and Embedding Weaknesses 等風險分類。
- [LiteLLM Docs](https://docs.litellm.ai/):LiteLLM Proxy 可作為 LLM Gateway,文件列出集中 API gateway、authentication/authorization、multi-tenant cost tracking、budgets、virtual keys、logging/guardrails/caching。
- [Langfuse Docs](https://langfuse.com/docs):Langfuse 提供 tracing、prompt version control、evaluation、production health monitoring、API-first exports。
- [Open WebUI RBAC Permissions](https://docs.openwebui.com/features/authentication-access/rbac/permissions/):Open WebUI 支援 RBAC;文件也警告 Tools Access 接近 root-equivalent,對本案是重大風險提示。
- [Dify Docs](https://docs.dify.ai/):Dify 是開源 agentic workflow 平台,可視化連接工具與資料來源並部署 AI app,但若要極致防蒸餾需自訂隔離。
- [Arize Phoenix Docs](https://arize.com/docs/phoenix/):Phoenix 是開源 AI/LLM observability 與 evaluation 工具,支援 OpenTelemetry/OpenInference tracing。
- [Keycloak Authorization Services](https://www.keycloak.org/docs/latest/authorization_services/index.html):Keycloak 支援 fine-grained authorization、RBAC、ABAC、context-based access control 與集中 policy decision point。
- [Open Policy Agent Docs](https://www.openpolicyagent.org/docs):OPA 是開源 general-purpose policy engine,使用 policy-as-code 將決策從應用程式中抽離。
- [HashiCorp Vault Docs](https://developer.hashicorp.com/vault/docs/about-vault/how-vault-works):Vault 集中管理 secrets、動態憑證、加密與 audit logging。
- [Cloudflare Pages Direct Upload](https://developers.cloudflare.com/pages/get-started/direct-upload/):Cloudflare Pages Direct Upload 可用 Wrangler 上傳 prebuilt assets,公網部署靜態匯報頁。
- [GitHub CLI gh repo create](https://cli.github.com/manual/gh_repo_create):GitHub CLI 支援 gh repo create --private --source=. --remote=upstream 建立私有 repo。

公開來源

來源URL用途
NIST AI Risk Management Frameworkhttps://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-frameworkNIST AI RMF 與 2024 Generative AI Profile,適合作為治理、風險盤點與管理框架。
OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 PDFhttps://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdfLLM01 Prompt Injection、LLM02 Sensitive Information Disclosure、LLM07 System Prompt Leakage、LLM08 Vector and Embedding Weaknesses 等風險分類。
LiteLLM Docshttps://docs.litellm.ai/LiteLLM Proxy 可作為 LLM Gateway,文件列出集中 API gateway、authentication/authorization、multi-tenant cost tracking、budgets、virtual keys、logging/guardrails/caching。
Langfuse Docshttps://langfuse.com/docsLangfuse 提供 tracing、prompt version control、evaluation、production health monitoring、API-first exports。
Open WebUI RBAC Permissionshttps://docs.openwebui.com/features/authentication-access/rbac/permissions/Open WebUI 支援 RBAC;文件也警告 Tools Access 接近 root-equivalent,對本案是重大風險提示。
Dify Docshttps://docs.dify.ai/Dify 是開源 agentic workflow 平台,可視化連接工具與資料來源並部署 AI app,但若要極致防蒸餾需自訂隔離。
Arize Phoenix Docshttps://arize.com/docs/phoenix/Phoenix 是開源 AI/LLM observability 與 evaluation 工具,支援 OpenTelemetry/OpenInference tracing。
Keycloak Authorization Serviceshttps://www.keycloak.org/docs/latest/authorization_services/index.htmlKeycloak 支援 fine-grained authorization、RBAC、ABAC、context-based access control 與集中 policy decision point。
Open Policy Agent Docshttps://www.openpolicyagent.org/docsOPA 是開源 general-purpose policy engine,使用 policy-as-code 將決策從應用程式中抽離。
HashiCorp Vault Docshttps://developer.hashicorp.com/vault/docs/about-vault/how-vault-worksVault 集中管理 secrets、動態憑證、加密與 audit logging。
Cloudflare Pages Direct Uploadhttps://developers.cloudflare.com/pages/get-started/direct-upload/Cloudflare Pages Direct Upload 可用 Wrangler 上傳 prebuilt assets,公網部署靜態匯報頁。
GitHub CLI gh repo createhttps://cli.github.com/manual/gh_repo_createGitHub CLI 支援 gh repo create --private --source=. --remote=upstream 建立私有 repo。